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Senior Data Engineer — AI feature platforms

Snowflake

Vollzeit
Senior
AI data platform
Remote
Remote · United States / Europe
Remote, United States
USD 155k–215k + equity

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

4 Skills3 Tools

Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Remote
Standort: Remote · United States / Europe
Vergütung: USD 155k–215k + equity
Erfahrungslevel: Senior
Team: AI data platform
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Snowflake is hiring a Senior Senior Data Engineer — AI feature platforms on the AI data platform team (Remote · Remote, United States). This is a hands-on role in ML platform & MLOps—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own training, deployment, observability, and cost control end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Snowflake alimente les plateformes data et AI pour les entreprises.

Senior Data Engineer — AI features: embeddings, feature pipelines, préparation data pour LLMs.

Missions

Construire pipelines embeddings / features à grande échelle.
Garantir qualité, lineage et coût des données pour l'IA.

Stack & environment

Python, SQL, Spark, Airflow, Snowflake.

What we look for

Data engineering for ML/AI; remote US/EU.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
SQL
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.
Machine Learning

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

SnowflakeTool
Regular use of Snowflake in the ML platform & MLOps stack—configuration, debugging, and team conventions.
SparkTool
Distributed feature generation and batch scoring on large tabular or event datasets.

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: Feature store, embeddings pipelines, or LLM data prep at scale.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, SQL, Machine Learning, MLOps, and Snowflake.
You have owned training, deployment, observability, and cost control in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You communicate clearly in writing, document decisions, and can overlap with the team’s core hours for pairing and incident response.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

Bewerben

Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter ein, optional einen CV-Link oder PDF, damit Recruiter Ihren vollen Lebenslauf sehen. Dann kurzes Pitch — Bewerbungen nutzen Ihre Login-E-Mail.

Was der Arbeitgeber möchte

Feature store, embeddings pipelines, or LLM data prep at scale.

Mit Kandidatenkonto anmelden, um sich zu bewerben

Registrieren Sie sich, fügen Sie Überschrift und Bio hinzu, dann können Sie unter Mein Konto einen CV-Link oder PDF anhängen, bevor Sie sich bewerben. So bleiben Bewerbungen mit Ihrem Profil verknüpft.

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