Senior Data Engineer – Real-Time AI Data Platforms | Remote

Remote Queer; United States; Remote; USD 120.000 - 180.000; Vollzeit

Zusammenfassung

ida sucht eine/n erfahrene/n Senior Data Engineer, der/die robuste, skalierbare Datenarchitekturen entwirft und implementiert. Sie arbeiten eng mit Entwickler:innen und Produktteams zusammen, automatisieren Pipelines und helfen, KI-gestützte Workflows in Datenprozesse sinnvoll zu integrieren.

Sie bringen mindestens fünf Jahre Erfahrung, Python/SQL und Cloud-Kenntnisse (GCP) mit und können komplexe Architekturfragen verständlich kommunizieren.

Qualifikationen

• Mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering und Verantwortung für Datenplattformen.
• Technik sinnvoll erklären und komplexe Daten- und Architekturfragen verständlich machen.
• Fließendes Python und SQL; Kenntnisse in Pandas, PostgreSQL und Docker.
• Gute Kenntnisse der Google Cloud Platform (Cloud Run, Pub/Sub, Scheduler, Storage, SQL).
• Automatisierung von Pipelines, Tests und Datenqualitätsprüfungen.
• Mach dich fit für KI-Workflows und Coding-Agenten in der Praxis.

Aufgaben

• Konzipieren und Entwickeln robuster, performanter Datenarchitekturen.
• Von der Anbindung bis zur Bereitstellung für Anwendungen, Dashboards und Analysen.
• Zusammenarbeit mit Entwickler:innen und Product-Teams zur Integration datengetriebener Features.
• Automatisierung von Datenimporten, Deployments, Qualitätschecks und Alerts.
• Code-Reviews, Pair-Programming und Wissensaustausch im Team unterstützen.

Kenntnisse

Python

SQL

Datenmodellierung

Datenpipelines

Cloud Plattformen (GCP)

Docker

APIs (FastAPI)

KI-/ML-Verfahren in Datenprozessen

Ausbildung

Abgeschlossene Hochschulausbildung in Informatik/Data Science oder verwandtem Bereich

Tools

Pandas

PostgreSQL

Docker

Apache Airflow

Jobbeschreibung

ida sucht eine/n erfahrene/n Senior Data Engineer, der/die robuste, skalierbare Datenarchitekturen entwirft und implementiert. Sie arbeiten eng mit Entwickler:innen und Produktteams zusammen, automatisieren Pipelines und helfen, KI-gestützte Workflows in Datenprozesse sinnvoll zu integrieren.

Sie bringen mindestens fünf Jahre Erfahrung, Python/SQL und Cloud-Kenntnisse (GCP) mit und können komplexe Architekturfragen verständlich kommunizieren.