Data Engineer (Remote, US)

Data Engineer (Remote, US)

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare Datenpipelines mit Python, Spark und Airflow.
  • Unternehmen: Sayari, ein innovatives Unternehmen für vertrauenswürdige KI in der wirtschaftlichen Sicherheit.
  • Vorteile: 100% bezahlte Gesundheitsversorgung, großzügige Freizeit und ein starkes Engagement für Vielfalt.
  • Weitere Informationen: Unbegrenzte Wachstums- und Lernmöglichkeiten in einer positiven Unternehmenskultur.
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft von KI-nativen Datenprodukten.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Python, Git und relationalen Datenbanken erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

About Sayari

Sayari is the judgment infrastructure for trustworthy AI in economic security and commercial risk.

The Sayari Commercial World Model resolves 11.7B+ primary-source records from 250+ jurisdictions forming the ground truth of global commerce.

A Judgment Ontology, encoding over a decade of investigative tradecraft, and Superconductor, an agentic orchestration platform, deliver AI that reasons like an expert analyst, shows its work, and traces every finding to its source.

Trusted by U.

Customs and Border Protection, HM Revenue & Customs, and Fortune 500 enterprises, Sayari is used by thousands of professionals across 35+ countries to secure supply chains and dismantle illicit networks.

Headquartered in Washington, D.

C., with offices in London, Singapore, Tokyo, and Tel Aviv.

POSITION DESCRIPTION

As a Data Engineer at Sayari, you will be the engine behind the world’s most comprehensive commercial world model.

You will join a high-autonomy team responsible for building and scaling the complex orchestration systems that transform billions of primary-source records into actionable intelligence.

This is a role for a “builder” who respects the complexity of large‑scale ETL and graph databases and is “Ph D‑curious” about the future of AI‑native data products and modern orchestration.

  • JOB RESPONSIBILITIES
  • Design, build, and maintain scalable data pipelines using Python, Spark, and Airflow to support our core data acquisition and entity resolution engines.
  • Collaborate cross‑functionally with AI/ML and Product teams to implement new features and AI‑native products.
  • Proactively identify and resolve bottlenecks in our complex ETL processes, bringing a fresh perspective to refine and optimize our existing codebase.
  • Contribute to a robust engineering culture through rigorous code reviews, unit testing, and clear communication of design decisions.
  • Own the end‑to‑end delivery of roadmap tasks within two‑week sprints, ensuring work meets high standards for quality, documentation, and performance.
  • Participate in roadmap planning and story refinement, eventually taking ownership of major epics that drive our long‑term product defensibility.

SKILLS & EXPERIENCE

  • Required
  • Professional proficiency in Python and experience contributing to shared codebases using Git (branching, PRs, code reviews).
  • Demonstrated experience working with relational databases (Postgre SQL/Big Query) and an interest in or familiarity with graph databases.
  • Familiarity with distributed computing (Spark) or a strong desire to master it.
  • Strong collaborative skills and the ability to work effectively in an Agile, sprint‑based environment.
  • A “self‑directed” orientation: ability to move tasks from “assigned” to “complete” with high autonomy and clear communication.
  • Preferred
  • Experience with Django, Scala, or Scrapy.
  • Hands‑on experience with workflow orchestration tools like Airflow.
  • Experience or strong interest in LLM tuning, deployment, and AI engineering best practices.
  • Experience working with international or non‑English datasets.
  • Prior experience working with high‑scale, complex data pipelines.

The target base salary for this position is $90,000-$120,000 plus company bonus and equity.

Final offer amounts are determined by multiple factors including location, local market variances, candidate experience and expertise, internal peer equity, and may vary from the amounts listed above.

Benefits

  • 100% fully paid medical, vision, and dental for employees and their dependents
  • Generous time off; we observe all US federal holidays, close our office for a winter break (12/24‑12/31), in addition to granting 18 PTO days and 10 sick days
  • Outstanding compensation package; competitive commissions for revenue roles and bonuses for non‑revenue positions
  • A strong commitment to diversity, equity, and inclusion
  • Eligibility to participate in additional benefits such as 401k match up to 5%, 100% paid life insurance (up to $100,000 coverage), and parental leave
  • A collaborative and positive culture - your team will be as smart and driven as you
  • Limitless growth and learning opportunities

Sayari is an equal opportunity employer and strongly encourages diverse candidates to apply.

We believe diversity and inclusion mean our team members should reflect the diversity of the United States.

No employee or applicant will face discrimination or harassment based on race, color, ethnicity, religion, age, gender, gender identity or expression, sexual orientation, disability status, veteran status, genetics, or political affiliation.

We strongly encourage applicants of all backgrounds to apply.

  • Pay Range
  • #J-18808-Ljbffr

Data Engineer (Remote, US) Arbeitgeber: Sayari

Sayari ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Zusammenarbeit gefördert werden. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Vielzahl von Vorteilen, einschließlich 100% bezahlter Gesundheitsversorgung und großzügiger Freizeitregelungen, ermöglicht Sayari seinen Mitarbeitern, in einem hochautonomen Team an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die die Zukunft der KI gestalten. Die Möglichkeit, an komplexen Datenpipelines zu arbeiten und sich in einem internationalen Umfeld weiterzuentwickeln, macht Sayari zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Fachkräfte.

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Kontaktdaten:

Sayari Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (Remote, US) erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Sayari zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer (Remote, US) mit Bravour zu bestehen

Python
Spark
Airflow
ETL-Prozesse
Graphdatenbanken
Relationale Datenbanken (PostgreSQL/BigQuery)
Git

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Engineer (Remote, US) bei Sayari gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sayari vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Sayari entscheidend sein!