Data Engineer Staff, Tech Foundations
Airbnb, una empresa del sector viajes y hostelería, busca cubrir el puesto de Staff Data Engineer, Tech Foundations. El empleo está en San Francisco, Estados Unidos. Lo clasificamos en datos y machine learning. La oferta menciona Jira, Python, SQL y Scala. Pide 9+ años de experiencia. Airbnb tiene 74 puestos abiertos en este sitio, 22 de ellos en IT e ingeniería.
Publicado hace 6 días · Última revisión: 2026-10-23
Sobre Airbnb
Viajes y hostelería Empresa no tecnológica con equipo IT 74 puestos abiertos, 30% en IT e ingeniería. Roles con más ofertas: Dirección general y ejecutivos (20), Ingeniería de software (general) (14), Finanzas y legal (8).
Empleos similares
empleos de datos y machine learning en Estados Unidos: 1043 abiertos
- Data Scientist: Product — Thatch, Austin, Texas, United States; New York, New York, United States; Remote (US); San Francisco, California, United States
- Ingeniero/a de AI — Makai Labs, New York | California | Massachusetts | Texas | New Jersey | North CarolinaOriginal: AI Engineer
- Ingeniero/a AI/ML Senior — Tempo, United States | CanadaOriginal: Senior AI/ML Engineer
- Sr. Data Analyst — Centerfield, Remote, United StatesOriginal: Sr. Data Analyst
- Data Engineer — CuspAI, Cambridge, UK | Amsterdam, NL | Berlin, DE | Cambridge, UKOriginal: Data Engineer
- Sr. Data Analyst, Cumplimiento — Kraken, United StatesOriginal: Sr. Data Analyst, Compliance
- Copia de Ingeniero/a de AI/ML de AI Aplicada (100 % remote) (m/f/d) — EWOR GmbH, Austin, Unnamed recordOriginal: Copy of Applied AI AI/ML Engineer (100 % remote) (m/f/d)
- Copia de Ingeniero/a AI AI/ML (100 % remote) (m/f/d) — EWOR GmbH, Palo Alto, Unnamed recordOriginal: Copy of AI AI/ML Engineer (100 % remote) (m/f/d)
| Modalidad | Modalidad no indicada |
| Nivel | Staff |
| Rol | Datos y machine learning |
| Países | Estados Unidos |
| Lenguajes | PythonSQLScala |
| Datos clave | Stack: Python, SQL, Scala, Jira · Experiencia: 9+ años · Horario: guardias |
La descripción completa está en la oferta original. Las etiquetas se asignan automáticamente y pueden tener errores. Sobre los datos