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Rackspace Technology
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5.001 – 10.000 Mitarbeitende
BeratungKünstliche IntelligenzLogistik
Rackspace Technology ist ein globaler Anbieter verwalteter Cloud-Services, der Unternehmen dabei unterstützt, Multi-Cloud-, Hybrid- und Private-Cloud-Umgebungen zu konzipieren, aufzubauen, zu migrieren und zu betreiben. Das Leistungsspektrum umfasst Cloud-Infrastruktur, die Modernisierung von Anwendungen, Datenplattformen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, Cybersicherheit, Managed Hosting, Colocation sowie Integrationen mit großen Hyperscalern. Rackspace verbindet Beratung, professionelle Dienstleistungen und Managed Services für regulierte und geschäftskritische Organisationen und legt dabei besonderen Wert auf Sicherheit, Compliance, Kostenoptimierung und zuverlässige Betriebsabläufe. Die Teams arbeiten in Bereichen wie Beratung, Logistik und künstlicher Intelligenz und bieten vielfältige Technologiepositionen im Zusammenhang mit komplexen Cloud-Programmen für Unternehmen.
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Stellen im Unternehmen

Data Engineer V (Hybrid, Vereinigte Staaten)

Leiten Sie die Data-Engineering-Strategie für Enterprise-Data-Warehouse-Pipelines und AI/RAG-Infrastruktur bei Rackspace Technology. Führen Sie Engineers, Lieferstandards, Stakeholder-Roadmaps, Betriebskennzahlen und Pipeline-Zuverlässigkeit.

USVereinigte Staaten
165.830 $ – 243.141 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorLeadErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowCloudSparkSQL

Beschreibung

  • Technische Ausrichtung, Lieferstandards und tägliche Umsetzung für ein Data-Engineering-Team festlegen
  • Die Roadmap für zentrale Enterprise-Data-Warehouse-Pipelines und AI/RAG-Dateninfrastruktur verwalten
  • Stakeholder-Prioritäten in umsetzbare technische Pläne überführen
  • Ein Engineering-Team führen, fördern und Arbeitsaufgaben priorisieren
  • Agile Umsetzung und funktionsübergreifende Übergaben mit Data-Science-, Sicherheits- und Compliance-Teams koordinieren
  • Standards für Quellcodeverwaltung, Versionskontrolle, Qualitätssicherung, Tests und KI-gestützte Programmierung etablieren
  • Die Strategie für Teamkennzahlen einschließlich SLA- und SLO-Überwachung definieren
  • Nach der Analyse von Leistungstrends Pipeline-Verfügbarkeit, MTTR und Datenqualitäts-KPIs an die Führungsebene berichten
  • Wiederherstellungspläne entwickeln, um die angestrebte Leistung bei Verfehlung von KPIs wiederherzustellen
  • Ursachenanalysen und Behebungsmaßnahmen für komplexe Pipeline- und Datenqualitätsprobleme steuern
  • Als primäre technische Ansprechperson für geschäftliche und klinische Stakeholder fungieren
  • Kosten- und Budgetinput für Cloud-Dienste sowie die Nutzung von KI- oder Vektordatenbanken liefern
  • Dokumentation, Standardarbeitsanweisungen und Eskalationsprozesse pflegen
  • Bei der Verwaltung des Bereitschaftsdienstplans unterstützen und Eskalationen während Vorfällen leiten
  • Sicherheits- und Datenschutzanforderungen auf die Arbeit des Teams anwenden

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Informatik, einer verwandten technischen Fachrichtung oder gleichwertige praktische Erfahrung
  • 8–12 Jahre Erfahrung in Technologiepositionen, davon umfangreiche Führungserfahrung im Datenbereich
  • 6–8 Jahre Erfahrung im Entwurf und in der Implementierung cloudbasierter Datenarchitekturen
  • Mindestens 2 Jahre formale Erfahrung in der Führung von Engineers oder technischen Arbeitsströmen
  • Sehr gute Kenntnisse in SQL, Datenmodellierung und Architektur semantischer Ebenen
  • Erfahrung mit der Entwicklung von Batch- und Streaming-Systemen mit Spark, Airflow, Databricks oder Snowflake
  • Praktische Erfahrung mit CI/CD-Methoden
  • Erfahrung im Entwurf von AI/RAG-Datenpipelines einschließlich Embeddings, Auswahl von Vektorspeichern und Korpuskuratierung
  • Erfahrung mit KI-gestützten Softwareentwicklungsmethoden
  • Fähigkeit, Engineers zu fördern, Teamarbeitslasten zu priorisieren und Agile-Arbeit termingerecht zu liefern
  • Fähigkeit, unklare Geschäftsanforderungen in klare technische Pläne zu überführen und diese Stakeholdern sowie Gruppen von mindestens 10 Personen zu präsentieren
  • Praktische Kenntnisse der Sicherheits- und Datenschutzanforderungen einschließlich KI-spezifischer Risiken
  • Zertifizierung als Cloud Professional Data Engineer oder ML Engineer von Vorteil
  • Erfahrung mit Healthcare-Compliance und Frameworks wie HIPAA, HL7 oder FHIR von Vorteil
  • Erfahrung im Aufbau skalierbarer Standards für LLM/RAG-Datenarchitekturen von Vorteil

Zusatzleistungen

  • Jährlicher Bonus oder variable Vergütung
  • Aktienzuteilungen
  • Mitarbeiteraktienkaufplan (ESPP)
  • Mitarbeitervorteile; Einzelheiten werden über die Informationen zu den Rackspace-Leistungen bereitgestellt
  • Chancengleichheit im Beschäftigungsverhältnis
  • Unterstützung bei Behinderungen oder besonderen Bedürfnissen

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