Rackspace Technology
Rackspace Technology
5.001 – 10.000 Funcionários
ConsultoriaInteligência artificialLogística
A Rackspace Technology é uma provedora global de serviços gerenciados de nuvem que ajuda empresas a projetar, construir, migrar e operar ambientes multinuvem, híbridos e de nuvem privada. Seu trabalho abrange infraestrutura em nuvem, modernização de aplicações, plataformas de dados, inteligência artificial e aprendizado de máquina, cibersegurança, hospedagem gerenciada, colocation e integrações com os principais provedores de nuvem. A Rackspace combina serviços de consultoria, profissionais e gerenciados para organizações reguladas e de missão crítica, com foco em segurança, conformidade, otimização de custos e operações confiáveis. Suas equipes atuam em áreas relacionadas a consultoria, logística e inteligência artificial, oferecendo diversas funções de tecnologia ligadas a programas corporativos complexos de nuvem.

Engenheiro(a) de Dados V (Híbrido, Estados Unidos)

Lidere a estratégia de engenharia de dados para os pipelines do data warehouse corporativo e a infraestrutura de IA/RAG da Rackspace Technology. Oriente engenheiros, padrões de entrega, roadmaps de stakeholders, métricas operacionais e confiabilidade dos pipelines.

Descrição

  • Definir a direção técnica, os padrões de entrega e a execução diária de uma equipe de engenharia de dados
  • Gerenciar o roadmap dos principais pipelines do data warehouse corporativo e da infraestrutura de dados de IA/RAG
  • Transformar as prioridades dos stakeholders em planos técnicos acionáveis
  • Liderar, orientar e priorizar o trabalho de uma equipe de engenharia
  • Coordenar a entrega Agile e as transições entre áreas com as equipes de ciência de dados, segurança e compliance
  • Estabelecer padrões para gerenciamento de código-fonte, controle de versão, garantia de qualidade, testes e programação assistida por IA
  • Definir a estratégia de métricas da equipe, incluindo o monitoramento de SLA e SLO
  • Reportar à liderança o tempo de atividade dos pipelines, o MTTR e os KPIs de qualidade de dados após analisar as tendências de desempenho
  • Desenvolver planos de recuperação para restaurar o desempenho esperado quando os KPIs ficarem abaixo das metas
  • Dirigir a análise de causa raiz e a correção de problemas complexos de pipelines e qualidade de dados
  • Atuar como principal contato técnico para stakeholders empresariais e clínicos
  • Fornecer informações de custos e orçamento para serviços de nuvem e uso de IA ou bancos de dados vetoriais
  • Manter documentação, procedimentos operacionais padrão e processos de escalonamento
  • Ajudar a gerenciar a escala de plantão e liderar os escalonamentos durante incidentes
  • Aplicar os requisitos de segurança e privacidade em todo o trabalho da equipe

Requisitos

  • Bacharelado em ciência da computação, disciplina técnica relacionada ou experiência prática equivalente
  • De 8 a 12 anos em funções de tecnologia, incluindo experiência substancial de liderança com foco em dados
  • De 6 a 8 anos projetando e implementando arquiteturas de dados baseadas em nuvem
  • Pelo menos 2 anos de experiência formal liderando engenheiros ou frentes de trabalho técnicas
  • Experiência avançada em SQL, modelagem de dados e arquitetura de camada semântica
  • Experiência na criação de sistemas em lote e de streaming com Spark, Airflow, Databricks ou Snowflake
  • Experiência prática com metodologias de CI/CD
  • Experiência projetando pipelines de dados de IA/RAG, incluindo embeddings, seleção de armazenamento vetorial e curadoria de corpus
  • Experiência usando práticas de desenvolvimento de software assistido por IA
  • Capacidade de orientar engenheiros, priorizar as cargas de trabalho da equipe e entregar trabalho Agile dentro do prazo
  • Capacidade de transformar necessidades de negócio ambíguas em planos técnicos claros e apresentá-los a stakeholders e grupos de 10 ou mais pessoas
  • Conhecimento prático dos requisitos de segurança e privacidade, incluindo riscos específicos de IA
  • Certificação de Cloud Professional Data Engineer ou ML Engineer é desejável
  • Experiência em compliance na área da saúde com frameworks como HIPAA, HL7 ou FHIR é desejável
  • Experiência estabelecendo padrões escaláveis de arquitetura de dados para LLM/RAG é desejável

Benefícios

  • Bônus anual ou remuneração por incentivos
  • Concessões de ações
  • Plano de compra de ações para funcionários (ESPP)
  • Benefícios para funcionários, com detalhes fornecidos nas informações de benefícios da Rackspace
  • Igualdade de oportunidades de emprego
  • Adaptação para pessoas com deficiência ou necessidades especiais

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