Data Engineer
Навыки
- Airtable
- BI-инструменты
- Data Governance
- Data Quality
- dbt
- ETL / ELT
- Machine Learning
Ещё 5
- MongoDB
- Ответственность за результат
- Python
- Snowflake
- SQL
О компании и продукте
- Mercor's mission is to organize human intelligence to power the AI economy. We're a leading AI data company, building the layer between human expertise and frontier models. Millions of domain experts on the platform are paid over $4 million per day to train frontier AI models. Mercor's APEX benchmark family measures AI's real-world impact on professional work. Mercor Enterprise brings this same infrastructure to Fortune 500 companies: helping companies capture how their best people actually work, translating that expertise directly back into agents.
- Mercor is creating a new category of work where expertise powers AI advancement. Achieving this requires an ambitious, fast-paced and deeply committed team. You’ll work alongside researchers, operators, and AI companies at the forefront of shaping the systems that are redefining society. Mercor is a profitable Series C company valued at $10 billion. We work in-person five days a week in our San Francisco, NYC, or London offices.
- We’re looking for someone who wants to bring a full-stack perspective to data. As a Software Engineer supporting our Data function, you will be responsible for creating and maintaining pipelines that enable our Data Science, Engineering, and Product teams, and the wider Mercor organization.
- Your focus will be on data reliability, availability, and timeliness, with a focus on collaboration (and significant operational crossover with) our Data Science team and the many partner functions.
Задачи
- Building robust pipelines to ingest, transform, and consolidate data from diverse sources (e.g., MongoDB, Airtable, PostHog, production databases)
- Designing dbt models and transformations to standardize and unify many disparate tables into clean, production-ready schemas
- Implementing scalable, fault-tolerant data workflows with Fivetran, dbt, SQL, and Python
- Partnering with engineers, data scientists, and business stakeholders to ensure data availability, accuracy, and usability
- Owning data quality and reliability across the stack, from ingestion through to consumption
- Continuously improving pipeline performance, monitoring, and scalability
Требования
- Proven experience in data engineering, with strong knowledge of SQL, Python, and modern data stack tools (Fivetran, dbt, Snowflake or similar)
- Experience building and maintaining large-scale ETL/ELT pipelines across heterogeneous sources (databases, analytics platforms, SaaS tools)
- Strong understanding of data modeling, schema design, and transformation best practices
- Familiarity with data governance, monitoring, and quality assurance
- Comfort working cross-functionally with engineering, product, and operations teams
- Bonus: prior experience supporting machine learning workflows or analytics platforms
- Why Mercor
- Impact: Your work powers how the world’s leading AI labs train and test their models
- Learning: Get early insights into frontier model capabilities months before the market
- Growth: Work on both infrastructure and research-adjacent projects with fast paths to ownership
Условия
- Bi-annual performance bonus structure
- Generous equity grant vested over 4 years
- Up to $15k Relocation bonus
- $10K housing bonus (if you live within 0.5 miles of our office)
- $1.5K monthly stipend for meals
- Free Equinox membership
- $200 monthly laundry reimbursement
- $200 monthly personal wellness reimbursement
- Health, Dental, Vision insurance
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии28 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели сегодня
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
Грейдне указан
Формат работыОфис
ГеографияСан-Франциско, СШАвычитано из текста вакансии
Зарплата≈ 15 833 USD в месяцнаша оценка, в вакансии не названа
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- ashbyОсновная публикация · 2026-05-07
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — jobs.ashbyhq.com.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация
Fabrique — Системный аналитик
- Junior
- Удалённо из России
- Москва, Россия