Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Data Engineer

Middleremote401 000 USD · okres nie podany1 dn. temu
Analityka rynku
📊 Data Engineering: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
airflowawsazureci/cdclouddagsterdata lakehousedatabricksdockerflinkgcpgithub
Szczegóły
Doświadczenie
od 3 lat
Praktyki
CI/CD, MLOps
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
Position Summary

Our data engineering team is the foundation of this system, ensuring data is accurate, fast, and always available for our models and AI applications.

As a Data Engineer , you’ll design, build, and maintain the data pipelines that power our deep learning, video and LLM systems. You’ll work across ingestion, transformation, and orchestration layers — from real-time feeds to analytics-ready datasets. Your mission is to make data reliable, discoverable, and scalable for use by model training, analytics, and AI-driven products across multiple sports.

You’ll collaborate closely with our MLOps , and Sports Data teams to ensure seamless integration between data and AI.

Responsibilities
  • Build and operate robust data pipelines for ingestion, cleaning, and transformation using Databricks, Airflow, or Kubernetes.
  • Develop efficient ETL/ELT workflows in Python and SQL to support both batch and streaming workloads.
  • Partner with ML/AI teams to make datasets and tools discoverable and safe for autonomous agents, including evaluation and guardrails for AI-generated queries.
  • Develop retrieval pipelines (RAG, vector search) over structured stats and unstructured sources (scouting notes, video metadata) to power AI applications.
  • Model and maintain structured data assets (Delta, Parquet, Iceberg) for reliability, versioning, and lineage tracking.
  • Implement orchestration and monitoring: schedule jobs, track dependencies, and automate recovery from failures.
  • Ensu
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Zgłoś tę ofertę
Pilne pytanie? Napisz @termdocs