Membro dello staff tecnico, Data Engineering

Titolo della posizione: Member of Technical Staff, Data Engineering

Tipo di impiego: Tempo pieno

Luogo: Da remoto

Il ruolo

Questo è un ruolo di ingegneria di livello Staff, operativo e orientato alla pratica, per una persona che ha costruito infrastrutture dati da zero fino alla produzione e sa come trasformare dati operativi frammentati in sistemi affidabili, accessibili e azionabili.

Sarai responsabile dell'architettura e dell'implementazione del nostro data warehouse, delle pipeline di ingestione, delle trasformazioni e delle fondamenta per l'analytics di prodotto.

Stiamo costruendo un'organizzazione nativa per l'AI in cui sia gli esseri umani sia gli agenti autonomi hanno bisogno di accedere a dati affidabili e ben strutturati. Progetterai i sistemi che rendono tutto ciò possibile, abilitando l'analytics self-service, il processo decisionale automatizzato e flussi di lavoro sempre più intelligenti in tutta l'azienda.

Cosa farai

• Costruire la nostra piattaforma dati da zero: progettare e implementare il nostro data warehouse interno, l'infrastruttura di ingestione, le pipeline ETL/ELT e i modelli di dati principali.
• Creare basi di dati pronte per gli agenti: progettare set di dati e interfacce affidabili e ben documentati che gli agenti AI possano scoprire, interrogare e utilizzare in sicurezza.
• Trasformare dati disordinati in sistemi affidabili: convertire dati operativi e di prodotto frammentati in fonti di verità coerenti e di alta qualità.
• Abilitare l'analytics self-service: costruire l'infrastruttura che consente ai team di ingegneria, prodotto e business di rispondere autonomamente alle domande senza dipendere da richieste di dati manuali.
• Gestire l'infrastruttura di product analytics: stabilire il tracciamento degli eventi, la strumentazione, i modelli di dati e le basi di reporting necessari per comprendere l'utilizzo e le performance del prodotto.
• Automatizzare le operazioni sui dati: sfruttare agenti di codifica AI e automazione intelligente per accelerare lo sviluppo delle pipeline, la validazione dei dati, la documentazione, il monitoraggio e la risoluzione dei problemi.
• Costruire pensando all'affidabilità e alla scalabilità: definire standard di qualità dei dati, osservabilità, governance e pattern architetturali scalabili fin dall'inizio.
• Alzare l'asticella dell'ingegneria: fare da mentore agli ingegneri, stabilire solide pratiche di data engineering e guidare le decisioni architetturali attraverso un'esecuzione pratica.

Cosa cerchiamo

• Competenza ingegneristica di livello Staff con vasta esperienza pratica nella costruzione e gestione di piattaforme di dati in produzione.
• Comprovata esperienza in contesti greenfield: hai guidato personalmente la progettazione e l'implementazione di una piattaforma dati da zero, anziché esserti limitato esclusivamente a mantenere o estendere un'infrastruttura esistente.
• Profonda comprensione di data warehouse, architetture ETL/ELT, modellazione dei dati, orchestrazione e elaborazione di dati distribuiti.
• Forte padronanza di SQL e Python, con le basi di ingegneria del software necessarie per costruire un'infrastruttura dati affidabile.
• Esperienza con moderne tecnologie di dati come Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, dbt, Airflow, Dagster o strumenti equivalenti.
• Solida comprensione della qualità dei dati, della lineage, dell'osservabilità, dei controlli di accesso e dell'affidabilità dei dati in produzione.
• Esperienza nella progettazione di infrastrutture di analytics che supportano insight di prodotto e decisioni operative.
• Abitudini ingegneristiche native per l'AI: utilizzi già agenti di codifica AI come parte del tuo flusso di lavoro quotidiano e automatizzi attivamente attività ripetitive di sviluppo e data engineering.
• Capacità di prendere decisioni architetturali pragmatiche, bilanciando scalabilità, semplicità, performance e velocità ingegneristica.
• Dimostrata leadership tecnica, inclusi il supporto da mentore agli ingegneri e la definizione di standard ingegneristici.

Nice to have

• Sei stato il Data Engineer fondatore o tra i primi a esserlo, responsabile della costruzione della prima vera piattaforma dati di un'azienda.
• Hai progettato sistemi di dati che supportano sia l'analytics tradizionale sia applicazioni basate su AI o agenti autonomi.
• Hai esperienza nella costruzione di layer semantici, sistemi di discovery dei dati o interfacce strutturate che rendono i dati aziendali accessibili all'AI.
• Hai automatizzato parti consistenti dello sviluppo, della validazione o della manutenzione delle pipeline di dati utilizzando agenti AI.
• Sai come evitare l'overengineering costruendo basi che non dovranno essere sostituite sei mesi dopo.
• Ti senti a tuo agio nel muoverti tra architettura dei dati, pipeline di produzione, modellazione analitica e debugging pratico.

Nota su retribuzione e benefit

Il range retributivo nazionale per questa posizione a tempo pieno prevede uno stipendio base da $200,000 a $260,000. Tutti i dipendenti sono idonei per compensi in equity e possono anche ricevere bonus basati sulle performance, a seconda del ruolo e soggetti alle politiche aziendali. micro1 offre un pacchetto di benefit completo, che include fino al 100% di rimborso per i premi dell'assicurazione sanitaria, ferie retribuite, un piano 401(K) con contributo aziendale corrispondente e ulteriori benefit progettati per supportare una forza lavoro altamente performante e basata prioritariamente sul lavoro da remoto.

micro1 è un datore di lavoro che garantisce pari opportunità. Tutti i candidati idonei saranno presi in considerazione per l'impiego indipendentemente da razza, colore, religione, sesso (inclusa la gravidanza, l'orientamento sessuale o l'identità di genere), origine nazionale, età, disabilità, informazioni genetiche, status di veterano o qualsiasi altra caratteristica protetta dalle leggi, dai regolamenti e dalle ordinanze locali applicabili. Se hai bisogno di assistenza e/o di un accomodamento ragionevole durante il processo di candidatura, contatta support@micro1.ai.

Il nostro processo di selezione utilizza strumenti di intelligenza artificiale per facilitare lo screening e la valutazione dei candidati. I nostri strumenti di AI sono progettati per affiancare, non sostituire, il processo decisionale umano.