Wir verwenden technische Cookies und das anonymisierte Besuchsprotokoll von Zorky. Yandex Metrica (Daten werden auf Servern in Russland gespeichert) läuft nur mit Ihrer Einwilligung. Wir verkaufen keine Daten. Mehr zu Cookies und Statistik.
Zorky läuft im Testmodus — alles ist kostenlos. Stellen und Unternehmensseiten sind für alle offen; Links zu den Anzeigen und Ihre persönliche Stellenauswahl gibt es nach der Registrierung. Registrieren →
← Alle Stellen

Senior Data Engineer/Data Engineer

Seniorhybrid12.000 SGD · Zeitraum nicht angegebenSingapore, SGvor 6 Wo.
Markteinblicke
📊 Data Engineering: Gehälter und Nachfrage am Markt
Stack
Adobe SparkExploratory Data AnalysisVector SearchAirflowPipeline ManagementData PipelinePipeline DevelopmentCleaning in placeData GovernanceEmbeddingAzure AI SearchAccess Control Management
Details
Erfahrung
ab 10 Jahren
Unternehmen und Link anzeigen
Kostenlos, nach der Anmeldung.
Bewerben
Laden Sie Ihren Lebenslauf hoch — Arbeitgeber und Recruiter aus verschiedenen Ländern, die Ihr Profil suchen, können Sie direkt kontaktieren.
Lebenslauf senden →
Beschreibung

Job Description This role sits within NCS AI Central's (AIC) Forward Deployed Engineering (FDE) model — the combined capability that takes AI solutions from proof-of-concept through to hardened production systems. You will operate across both fast-moving FDE engagements (POC/POV, pilot deployments for strategic and lighthouse clients) and steady-state system development and maintenance work — bringing the same rigor and a reusable, asset-fed approach to both. What will you do: 1.

Data Pipeline Engineering & AI-Readiness • Design and build ingestion, cleaning, and transformation pipelines that turn messy, real-world client data into AI-ready datasets. • Build batch and streaming pipelines (Airflow/Prefect/Kafka) that keep data flowing reliably into AI systems without manual intervention. • Own data quality — deduplication, schema validation, completeness checks — upstream of any model or RAG pipeline.

• Proactively flag data gaps or quality issues that would degrade model/RAG performance downstream, before they surface as an AI Engineer's problem in testing. 2. RAG & Vector Store Architecture • Architect document/data ingestion and indexing pipelines for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems — chunking strategy, embeddings, hybrid/vector search.

• Design and operate vector database and search infrastructure (pgvector/Pinecone/OpenSearch) at production scale and query volume. 3. Data Governance & Compliance • Implement PII redaction, data residency, and access-control pa

Vollständige Beschreibung, Unternehmen und Bewerbungslink — nach der Anmeldung. Anmelden
Kontaktdaten des Arbeitgebers (E-Mail/Telefon/Telegram) sind in der öffentlichen Vorschau ausgeblendet. Senden Sie Ihren Lebenslauf — dann können Arbeitgeber Sie direkt kontaktieren.
Dieses Stellenangebot melden
Dringende Frage? Schreiben Sie @termdocs