Senior Data Architect, Database Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 21 jours

🗽 New York – Distant

🗽 New York – Remote

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔙 Ingénieur Back-end

🦅 Parrain de Visa H1B

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Stratus

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501 - 1000 employés

Fondée en 2001

🤝 B2B

🏢 Entreprise

🤖 Intelligence artificielle

B2B • Enterprise • Artificial Intelligence

Stratus est une entreprise de technologie et de conseil B2B qui aide les assureurs de biens et de risques divers et les agents généraux de gestion à moderniser les systèmes centraux existants, à migrer vers le cloud et à transformer les données d'assurance pour permettre des lancements de produits plus rapides, une meilleure analytics et une efficacité opérationnelle. Elle offre des services axés sur le domaine incluant l'implémentation et l'optimisation de Guidewire et Insurity, des feuilles de route de migration vers le cloud sur Azure, la préparation et l'exécution de l'IA, la stratégie de données et la gouvernance, la maintenance des applications et l'assurance qualité, le support à la sélection de plateformes et des talents IT à la demande via des groupes de livraison intégrés. Stratus se positionne comme un partenaire de confiance offrant des solutions de modernisation et de talents pratiques et centrés sur l'humain pour la transformation technologique de l'assurance.

Description

• Assess current homegrown data operations and production database layer • Design future-state architecture leveraging MongoDB best practices and modern data stack technologies • Own MongoDB performance optimization end-to-end • Lead ongoing MongoDB maintenance • Drive hands-on implementation of critical data infrastructure improvements • Establish testing, monitoring, and data quality frameworks • Architect the data layer to support AI-driven workloads • Partner with application and ML engineering to make production data AI-ready

🎯 Exigences

• 8+ years of experience in data engineering, data architecture, database administration, or analytics engineering with 3+ years in senior/lead roles • Deep, hands-on MongoDB expertise at production scale (Atlas M40+ ideal) • Expertise in resolving performance issues (runaway queries, lock contention, etc.) • Hands-on experience with vector search and embeddings pipelines in production • Experience designing data architecture that supports RAG, semantic search, or agentic AI workloads • PostgreSQL experience • Experience with cloud platforms (Azure, AWS, or GCP) • Hands-on experience designing and implementing data lakes, data pipelines, ELT/ETL pipelines at scale • Strong understanding of data quality, testing, and monitoring practices

🏖️ Avantages

• Comprehensive and competitive health benefits plan • Matching 401k contributions • 20 days annual PTO • Primarily remote work with occasional annual team onsites