Senior QA Data Engineer
Senior QA Data Engineer ist eine offene Stelle bei Gradient AI, ein Unternehmen aus der Branche Banken, Versicherungen und Finanzen. Es ist eine Remote-Stelle. Wir ordnen sie als eine Senior-Stelle im Bereich Data und Machine Learning ein. Technologien in der Anzeige: Airflow, dbt, Databricks, Spark, CI/CD und Cypress. Gefordert sind 5+ Jahre Berufserfahrung. Benefits laut Anzeige: Unternehmensbeteiligung und Unbegrenzter Urlaub. Auf dieser Website gibt es 3 offene Stellen von Gradient AI, davon 1 in IT und Engineering.
Veröffentlicht vor 3 Tagen · Zuletzt geprüft 2026-10-24
Über Gradient AI
Banken, Versicherungen und Finanzen Nicht-Tech-Unternehmen mit IT-Team 3 offene Stellen, 33 % in IT und Engineering. Rollen mit den meisten offenen Stellen: Data und Machine Learning (1), Geschäftsführung und Führungskräfte (1), Operations und Verwaltung (1).
Ähnliche Jobs
Remote-Jobs im Bereich Data und Machine Learning: 696 offen
- Marketing & GTM Data Analyst — Deepgram, USA - Remote
- Bioinformatics / Data Scientist — Axle, Remote
- Staff Machine Learning Engineer, Retrieval & Targeting — Reddit, Remote - United States
- Senior Analytics Engineer — Rocket Money, San Francisco, CA, Washington, D.C., New York City, N.Y., Detroit, MI, Phoenix, AZ, Miami, FL, Denver, CO., Remote (USA)Original: Senior Analytics Engineer
- Lead Data Engineer — Walker Sands, Chicago, Boston, RemoteOriginal: Lead Data Engineer
- Senior Data Analyst, Enterprise — 1Password, Remote (United States | Canada)
- Senior Applied AI Engineer I — Juniper Square, USA
- Senior Product Data Analyst - Payments & Financial Services — BILL, United States
| Arbeitsort | Remote |
| Erfahrungsstufe | Senior |
| Rolle | Data und Machine Learning |
| Sprachen | PythonSQL |
| Eckdaten | Stack: Python, SQL, Airflow, dbt, Databricks, Spark, CI/CD, Cypress, Playwright · Erfahrung: 5+ Jahre · Remote · Unternehmensbeteiligung · Unbegrenzter Urlaub |
Die vollständige Beschreibung steht in der Originalanzeige. Labels werden automatisch gesetzt und können falsch sein. Über die Daten