Vereinigte Staaten
The MITRE Corporation
Worth AI
Data Engineer (Plattform)
RemoteVereinigte Staaten
Orlando, Florida, United States
PythonJavaAWSDockerKubernetesRustGoTerraform
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Über die Stelle
Worth AI, ein führendes Unternehmen in der Computer-Software-Branche, sucht einen talentierten und erfahrenen Data Platform Engineer, der sein innovatives Team verstärkt. Bei Worth AI haben wir uns zum Ziel gesetzt, die Entscheidungsfindung mit der Kraft der künstlichen Intelligenz zu revolutionieren und gleichzeitig ein Umfeld der Zusammenarbeit und Anpassungsfähigkeit zu fördern, um einen bedeutenden Einfluss auf die Technologielandschaft zu nehmen. Zu den Werten unseres Teams gehören extreme Eigenverantwortung, ein Teamgeist und die Schaffung begeisterter Fans sowohl für unsere Mitarbeiter als auch für unsere Kunden.
Als Data Platform Engineer entwerfen, bauen und betreiben Sie die Kern-Datendienste, die unsere Produkte und Analysen unterstützen. Sie sind verantwortlich für End-to-End-Datenpipelines und API-Dienste, die hochwertige Daten von internen Kunden (Data Science, Analytics, Produkt und andere Engineering-Teams) und externen Partnern aufnehmen, verarbeiten und bereitstellen.
Sie werden Teil eines kleinen, wirkungsvollen Teams, das die Datenplattform als Produkt mit starken SLAs und zuverlässigem Self-Service für interne und externe Benutzer behandelt.
Aufgaben
Was Sie tun werden:
- Entwerfen und Implementieren von Logik zur Entitätsauflösung, um verschiedene Datenpunkte zu deduplizieren und zu verknüpfen, um einheitliche "Golden Records" für Unternehmen und Einzelpersonen zu erstellen.
- Entwerfen und Pflegen eines globalen Wissensgraphen und einer Ontologie mit hoher Leistung, um komplexe Eigentümerketten, UBOs und versteckte Risiko-Beziehungen über internationale Grenzen hinweg abzubilden.
- Implementieren einer hybriden Speicherstrategie, die Graphdatenbanken für die Beziehungszuordnung mit Dokumenten- und Suchspeichern für Metadaten und Adverse-Media-Inhalte kombiniert.
- Optimieren der Plattform für Echtzeit-Risikobewertung, um die Fähigkeit zu gewährleisten, mehrere Eigentümerebenen in Millisekunden zu durchlaufen, um automatisierte "Go/No-Go"-Onboarding-Entscheidungen zu unterstützen.
- Entwerfen und Erstellen skalierbarer Datendienste und APIs, um Daten im gesamten Unternehmen zu erfassen, zu transformieren und bereitzustellen.
- Entwickeln und Pflegen von Batch- und Streaming-Datenpipelines unter Verwendung moderner Datenverarbeitungs-Frameworks und AWS Cloud-nativer Tools.
- Verantwortlich für die Zuverlässigkeit, Leistung und API-First-Datenplattform, einschließlich Monitoring, Alerting und On-Call, wo angebracht.
- Implementieren von Best Practices für Datenmodellierung, -qualität, -herkunft und -governance, um vertrauenswürdige, gut dokumentierte Datensätze sicherzustellen.
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analysten und Anwendungsentwicklern, um deren Bedürfnisse zu verstehen und in robuste Plattformfunktionen zu übersetzen.
- Fördern von Automatisierung und Standardisierung durch CI/CD, Model-as-a-Service und reproduzierbare Umgebungen.
- Mitwirken bei der Definition und Weiterentwicklung der Architektur unserer Datenplattform als echter interner Dienst mit klaren Verträgen, SLAs und versionierten APIs.
Mindestanforderungen
- Expertise in Graph-Ökosystemen: Praktische Erfahrung mit Graphdatenbanken (z. B. Neo4j, AWS Neptune oder TigerGraph) und Abfragesprachen wie Cypher oder Gremlin.
- Meisterschaft in Identität & Verknüpfung: Nachgewiesene Erfahrung mit Entity Resolution oder Record Linkage (z. B. unter Verwendung von Tools wie Senzing, Quantexa oder benutzerdefinierten probabilistischen Matching-Modellen).
- Schema-Design: Fähigkeit, flexible Ontologien zu entwerfen, die sich entwickelnde regulatorische Daten (z. B. sich ändernde PEP-Definitionen oder Sanktionslistenformate) verarbeiten können.
- API-Leistung für Graphen: Erfahrung im Aufbau von GraphQL oder REST APIs, die speziell für Graph-Traversierungen und Deep-Tree-Lookups optimiert sind.
- Erfahrung im Aufbau zentralisierter Datenplattformen oder "Data-as-a-Service"-Angeboten im großen Maßstab (z. B. bei einem großen Technologie- oder Cloud-nativen Unternehmen).
- Starke Software-Engineering-Kenntnisse in mindestens einer Sprache, die üblicherweise für Daten und Dienste verwendet wird (z. B. Python, Java, Go, Rust).
- Praktische Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und ETL/ELT-Workflows bei einem großen Cloud-Anbieter (AWS bevorzugt).
- Erfahrung mit modernen Data-Stack-Tools wie Spark/Flink, Kafka/Kinesis, Airflow/verwalteten Planern und Data Warehouses (z. B. Snowflake, Redshift, BigQuery, Databricks).
- Vertrautheit mit DevOps-Praktiken: CI/CD, Containerisierung (Docker), Orchestrierung (Kubernetes) und Infrastructure-as-Code (Terraform).
- Starker Fokus auf Beobachtbarkeit (Metriken, Protokolle, Spuren), Ausfallsicherheit und den Aufbau von Frühwarnsignalen.
- Komfort bei der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit und der klaren Kommunikation mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern.
Von Vorteil
- Hintergrund in der Unterstützung von machine learning oder Echtzeit-Entscheidungsfindungs-Anwendungsfällen aus Plattform-Sicht.
- Kenntnisse im Compliance-Bereich: Verständnis von AML-, CTF- und KYC/KYB-Datenstrukturen (z. B. LEIs, ISO 20022).
- Geodaten: Erfahrung mit globaler Adressnormalisierung und Geodaten-Indizierung zur Risikoerkennung.
** Diese Stelle ist in Orlando angesiedelt, eine hybride Position in unserem Büro in Winter Park.
- Krankenversicherung (Medizinisch, Zahnärztlich & Sehkraft)
- Altersvorsorgeplan (401k, IRA)
- Lebensversicherung
- Flexible bezahlte Urlaubszeit
- 9 bezahlte Feiertage
- Familienurlaub
- Homeoffice
- Kostenlose Verpflegung & Snacks (Orlando)
- Wellness-Ressourcen
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