Rol IA · Oferta abierta

Senior Data Engineer — AI feature platforms

Snowflake

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

Este anuncio está pensado para talento nativo en IA: habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.

4 habilidades3 herramientas

De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Remote
Ubicación: Remote · United States / Europe
Compensación: USD 155k–215k + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: AI data platform
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

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.

Habilidades que buscamos

Qué implica cada capacidad en este rol — no solo una lista de palabras clave.

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

Herramientas y stack

Plataformas y productos mencionados para este rol (APIs, IDEs, BBDD vectoriales, CRM, diseño, etc.).

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.

Encajas muy bien si…

Adaptado a esta oferta — úsalo para comprobar tu encaje antes de aplicar.

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.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en , y opcionalmente un enlace o PDF de CV para que los reclutadores vean tu CV completo. Luego escribe un breve pitch — las candidaturas usan el correo de tu cuenta.

Lo que pide la empresa

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

Inicia sesión con cuenta candidato para aplicar

Regístrate, añade titular y bio; luego podrás adjuntar enlace o PDF de CV en Mi cuenta antes de aplicar. Así las candidaturas quedan ligadas a tu perfil.

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