全栈数据工程师

我们正在寻找一位高度自主、充满动力的工程师，具备强大的全栈数据工程技能，加入我们的创新、动态团队。这是一个远程/ offshore 角色，需要自主性、出色的沟通能力和在有限监督下交付高质量工作并与其他以美国为主的团队协作的能力。你将构建可靠、可扩展的数据产品和用户体验，推动 AI/ML 模型、代理工作流和报告——从数据摄入和转换到 UI。

我们的 Python 基础数据平台正在向现代、云原生 ELT 架构演进。我们正在标准化使用 Snowflake 作为核心数据平台和 dbt 作为核心转换框架，实施可扩展、可维护的 ELT 实践，简化数据摄入、建模和部署。此角色将关键在于独立设计和构建稳健的数据管道和语义层，直接推动我们的 AI 和机器学习倡议——交付干净、可靠且建模良好的数据资产给数据科学团队用于特征工程、模型训练和生产推理。你将与数据科学家和 ML 工程师密切合作（主要通过远程渠道）以确保我们的数据生态系统优化了实验速度、模型性能和无缝集成到下游产品和服务中。

专业经验：5年以上软件工程经验，具备全栈背景，使用数据仓库技术（如 Snowflake）、SQL（dbt）、Python、AWS（Terraform）和现代 UI 技术构建复杂、可扩展的数据工程管道。

现代数据工程：对使用数据仓库技术（如 Snowflake）的 medallion 数据架构模式有强大经验，使用数据转换工具（如 dbt）、BI 工具和 NoSQL 数据仓库（如 Elasticsearch/OpenSearch）。

测试和 QA：对数据管道测试和操作数据质量测试的单元测试、CI/CD 自动化和质量保证流程有扎实理解。

远程工作与自主性：有在远程或分布式环境中工作的 proven track record，证明自我激励、可靠执行和独立做出技术决策的能力。

敏捷方法：对敏捷开发实践和工作流（如冲刺计划、站会、回顾）在分布式团队设置中有工作知识。

教育：计算机科学、统计学、信息学、信息系统或相关定量领域的学士或硕士学位。