Sr. AI Platform Data Engineer, Ring Decision Science
Pozisyona Göre İş İlanları
Tümünü GörFiltreye Göre İş İlanları
Senior Data Engineer İş İlanları
Senior Data Engineer iş ilanları, büyük veri projelerinde deneyim sahibi profesyonellere yönelik fırsatlar sunar. Bu pozisyon, veritabanı yönetimi, veri işleme ve analiz altyapılarının geliştirilmesi konularında yetkin kişileri hedefler. İlanlarda, genellikle veri mühendisliği, yazılım geliştirme ve bulut teknolojileri gibi teknik becerilere dair net gereksinimler yer alır.
Senior Data Engineer Ne İş Yapar?
Senior Data Engineer, veri altyapılarının tasarımı, yönetimi ve iyileştirilmesinden sorumludur. Bu pozisyon, veri akışlarını yönetmek, büyük veri setlerini işlemek ve analiz için hazır hale getirmekle ilgilidir. Veri mühendisleri, genellikle ETL süreçlerini (Extract, Transform, Load) optimize eder, veri ambarı çözümleri geliştirir ve veri yönetim sistemlerinin performansını artırmaya yönelik stratejiler uygular. Ayrıca, yeni teknolojileri entegre ederek veri işleme süreçlerini daha verimli hale getirirler.
Senior Data Engineer İş İlanları İncelenirken Hangi Detaylara Dikkat Edilmeli?
Senior Data Engineer iş ilanlarını incelerken, kullanılan veri işleme araçları ve teknolojilerine dikkat etmek önemlidir. Bu pozisyonda çalışan kişilerden genellikle Hadoop, Spark, Kafka ve benzeri büyük veri araçlarına hakim olmaları beklenir. Ayrıca, SQL, NoSQL ve diğer veritabanı yönetim sistemleri hakkında deneyim sahibi olmanız önemlidir. İlanlarda ayrıca bulut platformları (AWS, Google Cloud, Azure) ve veri mühendisliği metodolojileri hakkında belirtilen gereksinimler de dikkatlice gözden geçirilmelidir.
Senior Data Engineer İş İlanlarında Hangi Eğitim ve Belgeler Gerekir?
Senior Data Engineer pozisyonunda çalışmak için genellikle bilgisayar mühendisliği, yazılım mühendisliği veya veri bilimi gibi alanlarda bir lisans diploması gereklidir. Ayrıca, büyük veri teknolojileri ve bulut altyapılarıyla ilgili ileri düzey sertifikalar, örneğin Google Cloud Professional Data Engineer veya AWS Certified Big Data - Specialty gibi sertifikalar, başvuran kişiye avantaj sağlayabilir. Eğitim dışında, veri mühendisliği, makine öğrenmesi ve büyük veri uygulamaları konusunda deneyim de önemli bir kriterdir.
Senior Data Engineer İş İlanlarında Hangi Özellikler Aranıyor?
Senior Data Engineer pozisyonunda, güçlü analitik düşünme, problem çözme yeteneği ve liderlik becerileri aranmaktadır. Bu pozisyon, bir yandan teknik beceriler gerektirirken, diğer yandan proje yönetimi ve ekip liderliği gibi yönetsel özellikler de talep eder. Veri mühendislerinin, hızlı değişen teknolojilere uyum sağlama yeteneği ve karmaşık veri sorunlarına çözüm üretme becerisi de önemli özelliklerdir. Ayrıca, bu pozisyonda güçlü iletişim becerileri de gereklidir, çünkü veri mühendisleri, veri bilimcileri ve diğer ekiplerle sıkça işbirliği yaparlar.
Senior Data Engineer İçin İş Olanakları Nelerdir?
Senior Data Engineer pozisyonu, birçok sektörde iş fırsatları sunar. Teknoloji firmaları, e-ticaret siteleri, finansal hizmetler, sağlık sektöründeki firmalar ve telekomünikasyon şirketleri bu alanda en fazla talep gören sektörlerdir. Ayrıca, bulut bilişim ve yapay zeka gibi gelişen alanlarda da veri mühendislerine ihtiyaç duyulmaktadır. Veri mühendisleri, ayrıca danışmanlık firmalarında ve bağımsız projelerde de görev alabilirler. Bu alanda kariyer geliştirme fırsatları yazılım geliştirme ve veri bilimi gibi alanlarda uzmanlık kazanarak daha üst düzey pozisyonlara yükselmek için mevcuttur.
Senior Data Engineer İş İlanlarına Nasıl Başvurabilirim?
Senior Data Engineer pozisyonlarına başvuru yaparken, özgeçmişinizde veri mühendisliği alanındaki deneyimlerinizi, kullandığınız teknolojileri ve projeleri vurgulamak önemlidir. İlanlarda belirtilen veri işleme ve analiz araçlarına (örneğin, Hadoop, Spark, Kafka) dair yetkinliklerinizi belirtmek, başvurunuzun dikkat çekmesini sağlar. Ayrıca, yazılım dillerindeki ve veri yönetimindeki tecrübelerinizi örneklerle desteklemeniz faydalı olacaktır. İlanın gereksinimlerine uygun olarak başvurunuzu özelleştirmek de başvurunuzu güçlendirebilir.
Senior Data Engineer Hangi Alanlarda Çalışabilir?
Senior Data Engineer, büyük veri mühendisliği, veri bilimi, yapay zeka, makine öğrenmesi, bulut bilişim ve veri görselleştirme gibi birçok alanda çalışabilir. Bu pozisyon, özellikle yazılım geliştirme, finansal hizmetler, sağlık sektörü ve e-ticaret gibi sektörlerde veri altyapılarını geliştirmek için yaygın olarak talep görmektedir. Ayrıca, bu uzmanlar, veri ambarı tasarımı, ETL süreçleri, veritabanı yönetimi ve API entegrasyonu gibi alanlarda da görev alabilirler.
Senior Data Engineer İş İlanlarında Hangi Programlama Dilleri İsteniyor?
Senior Data Engineer pozisyonu için başvurularda genellikle Python, Java, Scala, SQL gibi programlama dillerinde yetkinlik beklenir. Ayrıca, veri işleme ve analiz için kullanılan Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka gibi araçlara hakim olmak da önemlidir. Veritabanı yönetimi konusunda, SQL ve NoSQL veritabanları (örneğin, MongoDB, Cassandra) hakkında bilgi sahibi olmak da gerekebilir. Bulut bilişim platformları (AWS, Azure, Google Cloud) ve büyük veri yönetim araçlarında deneyim, başvurular için ekstra avantaj sağlayabilir.
Sr. AI Platform Data Engineer, Ring Decision Science
26.11.2025
Kanada
Deneyim: 6-8 Yıl
Çalışma Şekli: Tam Zamanlı
Çalışma Konumu: Uzaktan
Departman Seviyesi: Uzman
İlan Açıklaması
Description
We seek an AI Platform Builder—a Data Engineer focused on developing Platforms and Agentic AI solution—who embraces prompt-driven development with strong technical, analytical, communication, and stakeholder management skills. This role sits at the intersection of data engineering, business intelligence, and platform engineering—requiring partnership with software development engineers, scientists, data analysts, and business stakeholders across various verticals. You will design, evangelize, and implement platform features and curated datasets that power Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML) initiatives and self-service analytics, helping us provide a great neighbor experience at greater velocity.
This role requires a first-principles approach to leveraging AI at every layer of the data stack—from using AI agents to write and optimize code, to building AI-powered platforms that serve AI models, to deploying intelligent agents that make data accessible. You will use AI to build AI infrastructure, automate the automation, and create self-improving systems that continuously enhance data quality, discoverability, and usability.
Key job responsibilities
You will build and maintain efficient, scalable, and privacy/security-compliant data pipelines, curated datasets for AI/ML consumption, and AI-native self-service data platforms using an AI-first development methodology. As a trusted technical partner to business stakeholders and data science teams, you'll deliver well-modeled, easily discoverable data optimized for specific use cases while leveraging AI-powered solutions and agentic frameworks to build continuously improving systems.
A day in the life
- Lead AI-assisted stakeholder engagement sessions across verticals like Subscriptions, Security, Sales, and Marketing
- Design and build curated datasets leveraging AI code generation and Agentic AI tools
- Build and maintain data pipelines using AI-assisted development with AWS services and internal Amazon tools
This Role will:
- Implement AI-powered self-service platforms with natural language interfaces
- Create intelligent governance systems for data classification, PII detection, and lineage tracking
- Facilitate AI-augmented workshops for stakeholders to explore data capabilities collaboratively
About the team
The Analytics & Science team for Decision Sciences is at the forefront of Ring's transformation into an AI-powered organization. We address cross-organizational data models, develop governance frameworks, provide direct Business Intelligence (BI) support across multiple teams, and build customer-facing and internal AI tools that fundamentally improve how effectively and quickly the organization makes decisions.
Basic Qualifications
- 5+ years of data engineering experience
- Experience with data modeling, warehousing and building Extract, Transform, and Load (ETL) pipelines for both analytics and ML use cases
- Experience with Structured Query Language (SQL) and at least one programming language (Python, Java, Scala, or NodeJS)
- Experience building datasets or features for machine learning models or self-service analytics
- Extensive hands-on experience with Generative AI (GenAI) enhanced development pipelines, AI coding assistants, and prompt engineering
- Demonstrated track record of building AI agents, agentic workflows, or AI-powered automation tools
- Demonstrated ability to build tools, frameworks, or platforms that enable others
Preferred Qualifications
- Experience with AWS technologies like Bedrock, SageMaker, Redshift, Simple Storage Service (S3), AWS Glue, EMR, Athena, Kinesis, FireHose, Lambda, Step Functions, SageMaker Feature Store, and Identity and Access Management (IAM) roles and permissions
- Experience building multi-agent systems, LangChain/LangGraph applications, or custom AI agent frameworks
- Experience with prompt engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, and Large Language Model (LLM) fine-tuning
- Experience in at least one modern scripting or programming language with production-quality code standards
- Experience with non-relational databases / data stores
- Experience with BI tools (QuickSight, Tableau, Looker) and designing datasets for analytical consumption
- Experience building or contributing to AI-native self-service data platforms, feature stores, or intelligent data cataloging systems
- Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.
Aday Kriterleri
Eğitim Durumu: Lisans
Dil Bilgisi: İngilizce
Askerlik Durumu: Farketmez
Üniversite Bölümü: Tüm departmanlar
Yetenekler
Şirket Hakkında
Amazon Hakkında
Amazon is guided by four principles: customer obsession rather than competitor focus, passion for invention, commitment to operational excellence, and long-term thinking. We are driven by the excitement of building technologies, inventing products, and providing services that change lives. We embrace new ways of doing things, make decisions quickly, and are not afraid to fail. We have the scope and capabilities of a large company, and the spirit and heart of a small one. Together, Amazonians research and develop new technologies from Amazon Web Services to Alexa on behalf of our customers: shoppers, sellers, content creators, and developers around the world. Our mission is to be Earth's most customer-centric company. Our actions, goals, projects, programs, and inventions begin and end with the customer top of mind. You'll also hear us say that at Amazon, it's always "Day 1." What do we mean? That our approach remains the same as it was on Amazon's very first day - to make smart, fast decisions, stay nimble, invent, and focus on delighting our customers.
