Pinagsasama ng Citylitics Inc. ang artificial intelligence, kadalubhasaan sa pagkonsulta, at malawakang pagsusuri ng datos upang matulungan ang mga lider sa industriya ng imprastraktura na maunawaan ang mga lokal na merkado ng utility at pampublikong imprastraktura sa North America. Gumagamit ang Data Engine nito ng impormasyon mula sa mahigit 31,000 pinagmumulan ng datos mula sa mga lungsod at utility, at ginagawang praktikal na pananaw ang masalimuot na mga senyales ng merkado tungkol sa kung saan umuusbong ang pamumuhunan sa imprastraktura at kung paano maaaring umunlad ang mga proyekto. Sinusuportahan ng kumpanya ang mas mahusay na mga desisyon sa negosyo sa isang sektor na nangangailangan ng malaking pamumuhunan sa pangmatagalan.
Inhinyero ng Data – Mga Pipeline ng AI at Produkto ng Data
Bumuo ng mga production data pipeline at agentic AI workflow para sa infrastructure intelligence platform ng Citylitics. Pangasiwaan ang mga data product mula orkestrasyon hanggang sa mga application na ginagamit ng mga customer.
Canada$90,000 – $110,000 / taon
HybridFull-timeGitnang antasSeniorKinakailangang Wika: InglesInhinyero ng datosPaglalarawan
- Bumuo ng mga data pipeline na mataas ang performance, maaasahan, at madaling panatilihin gamit ang Airflow at BigQuery
- Pangunahan ang arkitektura ng pipeline mula disenyo, pagsubok, deployment, monitoring, hanggang maintenance
- Gumawa ng mga teknikal na desisyon nang nagsasarili at patakbuhin ang mga sistemang binuo mo
- Makipagtulungan sa mga analyst at stakeholder upang tukuyin ang mga kinakailangan at lumikha ng mga scalable na data model at application
- Pangasiwaan ang mga data product mula dulo hanggang dulo, mula sa pipeline at model hanggang backend API, dashboard, at application
- Magdisenyo at magpatakbo ng mga AI at agentic workflow na nagko-convert ng mga raw document sa structured data
- Gumawa ng mga prompt at context strategy gamit ang tool at function calling, embedding, retrieval, at structured output
- Tugunan ang mga production requirement tulad ng retry, idempotency, cost control, at latency
- Panatilihin ang evaluation dataset, LLM-as-judge assessment, rule-based quality check, at benchmark
- Gamitin ang mga resulta ng evaluation sa mga desisyon tungkol sa model, prompt, at arkitektura
- Patuloy na pagbutihin ang data infrastructure at mga proseso ng engineering
- Suriin at gamitin ang mga angkop na teknolohiya at kasanayan sa engineering
- Tumulong tukuyin kung paano susuportahan ng AI coding agent ang development, debugging, code review, at documentation
- Isagawa ang iba pang responsibilidad ayon sa itatalaga
Mga Kinakailangan
- Mahusay sa Python at SQL
- May hindi bababa sa tatlong taong karanasan bilang Data Engineer o Software Engineer sa cloud environment
- May karanasan sa pagbuo ng production data pipeline gamit ang Airflow o Cloud Composer at BigQuery
- May kaalaman sa data modeling, ETL/ELT, at maaasahan at idempotent na disenyo ng pipeline
- May karanasan sa paghahatid ng production feature o pipeline na pinapagana ng LLM gamit ang mga API tulad ng Gemini, Claude, o OpenAI
- May karanasan sa prompting, structured output, at tool o function calling
- May praktikal na kaalaman sa mga agent pattern, kabilang ang tool use, multi-step workflow, retrieval/RAG, at MCP
- Nauunawaan ang mga production trade-off na may kinalaman sa cost, latency, at failure mode
- Araw-araw na mahusay gumamit ng AI coding agent tulad ng Claude Code o Cursor, kabilang ang pagsusuri at pag-verify ng nabuong output
- May karanasan sa Git, CI/CD, at cloud platform; mas mainam ang karanasan sa GCP
- Ang karanasan sa pagbuo ng end-to-end data application o dashboard na may backend API at frontend tulad ng React at TypeScript ay dagdag na halaga
- May matibay na kasanayan sa paglutas ng problema, malayang pagtatrabaho, komunikasyon, at pakikipagtulungan
Mga Benepisyo
- Maimpluwensyahan ang napapanatiling pampublikong imprastraktura sa pamamagitan ng gawaing may tunay na epekto
- Katawanin ang isang naiiba at data-driven na infrastructure platform
- Magtrabaho sa larangan ng infrastructure, scale-up operations, at data science
- Sumali sa mabilis na kapaligiran na may limitadong corporate bureaucracy
- Gumamit ng generative AI tool at magkaroon ng access sa buong data universe ng kumpanya
- Tumanggap ng coaching sa tungkulin, skills-based development, at malinaw na internal promotion pathway
- Magtrabaho sa collaborative na team na nagbabahagi ng pagdiriwang at suporta
- Sumali sa ligtas, diverse, at inclusive na lugar ng trabaho
- Magtrabaho para sa employer na nagbibigay ng pantay na oportunidad