Ingeniero/a de DataOps DataOps Engineer

Remoto (EE. UU.)
$120,000 – $150,000 por año
Tiempo completo
Publicado hace 3 días

Traducción automática del anuncio original en inglés.

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Se postulará en el sitio web original.

Sobre este empleo

ACERCA DE GREYSTAR

Greystar es una plataforma inmobiliaria global líder y totalmente integrada, que ofrece experiencia en administración de propiedades, administración de inversiones, desarrollo y servicios de construcción en el sector de viviendas de alquiler de calidad institucional. Con sede en Charleston, Carolina del Sur, Greystar administra y opera más de $350 mil millones en bienes raíces en más de 260 mercados de todo el mundo, con oficinas en América del Norte, Europa, América del Sur y la región de Asia-Pacífico. Greystar es el mayor operador de apartamentos de Estados Unidos y administra más de un millón de unidades/camas en todo el mundo. En todas sus plataformas, Greystar tiene casi $79 mil millones en activos bajo administración, incluidos más de $34 mil millones en activos de desarrollo y más de $36.5 mil millones en activos regulatorios bajo administración. Greystar fue fundada por Bob Faith en 1993 con el propósito de ofrecer un servicio de primer nivel en el sector inmobiliario residencial de alquiler. Para obtener más información, visite .

RESUMEN DE LA DESCRIPCIÓN DEL PUESTO

Greystar busca un/a Ingeniero/a de DataOps para integrarse al equipo de Data Marketplace (DMP). Este es un puesto de ingeniería de plataforma profundamente técnico y práctico, en el núcleo de la infraestructura de datos empresarial de Greystar: una arquitectura medallón nativa de Databricks (Bronze → Silver → Gold) que opera íntegramente en Microsoft Azure. Será responsable de la confiabilidad, la escalabilidad y la excelencia operativa de la plataforma DMP, dentro del equipo de DataOps que forma parte del área más amplia de Analytics Engineering.

Este puesto requiere un uso intensivo de Databricks y Azure. Pasará la mayor parte del día en Databricks —Delta Live Tables, Unity Catalog, Jobs, Workflows— con el respaldo de toda la pila de servicios de datos de Azure, incluidos ADF, ADLS Gen2, Azure Monitor, Key Vault y otros. El dominio profundo de ambas plataformas es un requisito básico, no un factor diferenciador.

Es fundamental que esperamos que esta persona utilice la IA como una herramienta esencial en sus prácticas de DataOps y observabilidad, desde ahora, no más adelante. Esto implica diagnósticos de pipelines basados en IA, análisis de causa raíz asistido por LLM, detección inteligente de anomalías y agentes de observabilidad con capacidad de acción que detecten problemas antes de que lleguen a producción. Si todavía aborda DataOps como lo hacía hace tres años, este no es el puesto adecuado. Estamos creando una infraestructura de datos autoconsciente y autorreparable, y necesitamos un/a ingeniero/a que ya trabaje de esa manera.

También será responsable de todo el ciclo de implementación: promover los cambios en los pipelines de datos y las configuraciones de la plataforma entre los entornos de desarrollo, prueba y producción mediante GitHub Enterprise y Linear para una administración estructurada de las versiones. Una sólida disciplina de CI/CD, buenas prácticas para la promoción entre entornos y la coordinación de versiones son tan importantes como la calidad de la ingeniería de pipelines.

DESCRIPCIÓN DEL PUESTO

Responsabilidades clave

DataOps y observabilidad impulsados por IA

Implementar observabilidad con tecnología de IA: usar LLM y modelos de ML para detectar desviaciones en los pipelines, clasificar anomalías, predecir riesgos para los SLA y generar resúmenes automatizados de incidentes
Crear flujos de monitoreo con capacidad de acción que detecten proactivamente el deterioro de la calidad de los datos, las interrupciones de pipelines, las desviaciones de esquemas y las anomalías de volumen en todas las capas de DMP
Integrar herramientas de IA (Databricks Mosaic AI, Genie, OpenAI APIs o equivalentes) en los procesos operativos de DataOps, no como experimentos, sino como capacidades listas para producción
Desarrollar y mantener herramientas de análisis de causa raíz asistidas por IA para reducir el MTTR ante fallas de pipelines, incorporando al sistema los aprendizajes de forma estructurada
Contribuir al plan de 18 meses de IA con agentes de Greystar, liderando la entrega a corto plazo de capacidades de autorreparación de pipelines

Infraestructura e integración de Azure

Operar toda la pila de servicios de datos de Azure que respalda a DMP: ADLS Gen2, Azure Data Factory (ADF), Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault y Event Hub
Diseñar y mantener pipelines de ADF para la ingesta desde sistemas de origen, incluidos patrones de orquestación para entornos ERP multiinquilino (Yardi, Entrata, RealPage)
Colaborar con los equipos de infraestructura de Azure e ingeniería de nube en redes, identidad, seguridad y aprovisionamiento de recursos
Impulsar la gestión de costos mediante Azure Cost Management, la optimización de DBU de Databricks y las políticas del ciclo de vida del almacenamiento

Ingeniería de la plataforma Databricks

Ser responsable del diseño, la creación y la optimización de pipelines de datos en Databricks con Delta Live Tables (DLT), PySpark, Workflows y Jobs en toda la pila medallón de DMP
Administrar y gobernar el espacio de trabajo de Databricks: Unity Catalog, políticas de clústeres, controles de acceso, configuraciones de cómputo y administración del ciclo de vida de las tablas Delta
Optimizar los trabajos de Spark para mejorar el rendimiento, la confiabilidad y los costos: analizar cuellos de botella, optimizar la partición, administrar el ordenamiento Z y controlar el gasto en cómputo
Aprovechar Databricks Mosaic AI y Genie para crear capacidades de DataOps nativas de IA, incluidos el monitoreo inteligente de pipelines, la detección de anomalías y el acceso a datos en lenguaje natural
Diseñar y hacer cumplir los estándares de la plataforma DMP: convenciones de nomenclatura, políticas de evolución de esquemas, niveles de SLA y contratos entre capas medallón

CI/CD e implementaciones en distintos entornos

Ser responsable de todo el pipeline de implementación de los flujos de trabajo de datos de DMP: promover los cambios desde desarrollo, pasando por pruebas, hasta producción, con rigor y una interrupción mínima
Crear y mantener flujos de trabajo de CI/CD con GitHub Enterprise, incluidas estrategias de ramas, automatización de solicitudes de incorporación de cambios, administración de configuraciones específicas de cada entorno y controles para las versiones
Usar Linear para la planificación de sprints, el seguimiento de versiones y la administración de incidencias durante los ciclos de implementación; coordinar las tareas de ingeniería con las partes interesadas de equipos multifuncionales
Hacer cumplir los estándares de implementación: controles automatizados de pruebas, procedimientos de reversión, documentación de cambios y controles de paridad entre entornos
Colaborar con los equipos de ingeniería de analítica e integración para armonizar los ciclos de implementación en toda la pila de DMP

Calidad y gobernanza de datos

Implementar verificaciones de calidad de datos en las capas Bronze, Silver y Gold para comprobar integridad, consistencia, precisión, unicidad e integridad referencial
Colaborar con el equipo de gobernanza de datos de Brett Finley para hacer cumplir los contratos de datos, los estándares de titularidad y los SLA de calidad en Unity Catalog
Crear ciclos de retroalimentación entre la puntuación de calidad de datos, la observabilidad de pipelines y los responsables de los sistemas de origen para impulsar mejoras sistémicas en la confiabilidad de los datos

Colaboración y documentación

Colaborar con ingenieros/as de analítica, el equipo de gobernanza de datos y las partes interesadas de producto para adaptar el diseño de los pipelines y de la plataforma a los requisitos empresariales
Elaborar documentación técnica exhaustiva: runbooks, manuales de implementación, análisis retrospectivos de incidentes, ADR y especificaciones de la plataforma
Participar en la rotación de guardias y respaldar los compromisos de SLA para los dominios de datos de DMP esenciales para el negocio

Requisitos

Obligatorios

7+ años de experiencia en DataOps, ingeniería de datos o ingeniería de plataformas en un entorno de producción
Experiencia práctica de nivel experto con Databricks: Delta Live Tables, Jobs/Workflows, Unity Catalog, optimización del rendimiento de Spark y componentes internos de Delta Lake
Dominio sólido del ecosistema de servicios de datos de Azure: ADF, ADLS Gen2, Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault y servicios relacionados
Experiencia demostrable en producción con herramientas de IA en DataOps o flujos de trabajo de observabilidad de datos: diagnósticos asistidos por LLM, alertas inteligentes, monitoreo con agentes o equivalentes
Experiencia comprobada en CI/CD con GitHub Enterprise: estrategias de ramas, automatización de solicitudes de incorporación de cambios, promoción entre entornos y administración de versiones para pipelines de datos
Dominio sólido de Python y/o Scala para el desarrollo de pipelines; fluidez en SQL para transformaciones de la capa Gold y validación de calidad de datos
Experiencia práctica en diseño y orquestación de pipelines de ADF a gran escala
Experiencia con patrones de arquitectura medallón/lakehouse y disciplina de implementación en varios entornos
Sólidas habilidades de colaboración con equipos de ingeniería, gobernanza y partes interesadas del negocio

Preferidos

Experiencia con Linear para la administración de sprints de ingeniería y el seguimiento de versiones
Familiaridad con Databricks Mosaic AI, Genie u otras capacidades de Databricks nativas de IA
Conocimientos de marcos de IA con agentes o integraciones de servidores MCP (Model Context Protocol)
Experiencia en el sector inmobiliario, la administración de propiedades o entornos de datos ERP con múltiples fuentes (Yardi, Entrata, RealPage)
Experiencia con Cosmos DB, Azure SQL u otros almacenes de datos operativos similares junto con plataformas lakehouse
Conocimiento de marcos de gobernanza de datos, herramientas de linaje de datos y administración de metadatos en Unity Catalog
Experiencia en migraciones de BI heredado o programas de modernización de plataformas

Lo que ofrecemos

Un puesto de gran impacto en el centro de la transformación de datos empresariales de Greystar
Una cultura de equipo colaborativa e impulsada por la ingeniería, con un fuerte enfoque en la calidad del trabajo, la automatización y la mejora continua
Acceso a herramientas de vanguardia: Databricks, toda la pila de Azure, GitHub Enterprise y una agenda activa de innovación en IA
Compensación competitiva, beneficios integrales y modalidades de trabajo flexibles
La oportunidad de definir la disciplina de DataOps y liderar la hoja de ruta de pipelines autorreparables e IA con agentes de Greystar

El rango salarial para este puesto es de $120,000 - $150,000 USD anuales.

Compensación adicional:

Hay muchos factores que determinan el salario de los empleados dentro del rango publicado, incluidos los requisitos del negocio, la experiencia previa, las habilidades actuales y la ubicación geográfica.

Puestos corporativos: Además del salario base, este puesto puede reunir los requisitos para participar en un programa de bonificación trimestral o anual basado en el desempeño individual y de la empresa.
Puestos en propiedades con trabajo presencial: Además del salario base, este puesto puede reunir los requisitos para participar en programas de bonificación semanales, mensuales y/o trimestrales.

Amplia variedad de beneficios ofrecidos*:

Beneficios competitivos de seguro médico, dental, de visión, por discapacidad y de vida. Costos médicos bajos para el empleado (cobertura básica gratuita) en la cobertura exclusiva para el empleado.
Amplias licencias pagadas. Todas las personas contratadas comienzan con 15 días de vacaciones, 4 días personales, 10 días por enfermedad y 11 días feriados pagados. Además, tendrá libre el día de su cumpleaños después de 1 año de servicio. Se acumulan días adicionales de vacaciones según la antigüedad.
Para quienes trabajan presencialmente en el equipo, hay descuentos de vivienda en propiedades administradas por Greystar, sujetos a la disponibilidad del descuento y de las unidades.
Sabático pagado de 6 semanas después de 10 años de servicio (y cada 5 años a partir de entonces).
Plan 401(k) con aportación equivalente de la empresa de hasta el 6% del salario después de 6 meses de servicio.
Licencia parental pagada y reembolso de por vida de hasta $10,000 para beneficios de fertilidad (incluye adopción o gestación subrogada).
Programa de asistencia para empleados.
Seguro contra enfermedades graves, accidentes, indemnización por hospitalización y mascotas, y planes legales.
Programa y beneficios de donaciones benéficas.

*Los beneficios se ofrecen a empleados de tiempo completo. Para puestos sindicalizados y sujetos al salario prevaleciente, la compensación y los beneficios pueden diferir de la información anterior debido a convenios colectivos y/o a los requisitos de las autoridades locales competentes.

Greystar considerará para el empleo a solicitantes calificados con antecedentes de arrestos y condenas.

Greystar es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y no discrimina en el empleo por motivos de raza, color, religión, sexo (incluidos el embarazo, la orientación sexual y la identidad de género), nacionalidad, edad, discapacidad, información genética, condición militar o de veterano, ni ninguna otra característica protegida por la legislación aplicable.

Este puesto puede desempeñarse de forma remota desde cualquier lugar de Estados Unidos, excepto el estado de Alaska.

Aviso importante: Greystar nunca solicitará sus datos bancarios ni otra información personal confidencial durante el proceso de entrevistas. Greystar no realiza entrevistas por mensaje de texto ni por mensajería, y todas las comunicaciones provendrán de direcciones de correo electrónico oficiales de Greystar (@greystar.com). Si recibe solicitudes sospechosas, repórtelas de inmediato a .

FECHA DE CIERRE PREVISTA

December 31, 2026

Esta fecha puede estar sujeta a cambios debido a la evolución de las necesidades del negocio.

Publicado originalmente en Himalayas

Anuncio original en inglés

ABOUT GREYSTAR

Greystar is a leading, fully integrated global real estate platform offering expertise in property management, investment management, development, and construction services in institutional-quality rental housing. Headquartered in Charleston, South Carolina, Greystar manages and operates over $350 billion of real estate in more than 260 markets globally with offices throughout North America, Europe, South America, and the Asia-Pacific region. Greystar is the largest operator of apartments in the United States, managing over one million units/beds globally. Across its platforms, Greystar has nearly $79 billion of assets under management, including over $34 billion of development assets and over $36.5 billion of regulatory assets under management. Greystar was founded by Bob Faith in 1993 to become a provider of world-class service in the rental residential real estate business. To learn more, visit .

JOB DESCRIPTION SUMMARY

Greystar is seeking a DataOps Engineer to join the Data Marketplace (DMP) team. This is a deeply technical, hands-on platform engineering role at the core of Greystar’s enterprise data infrastructure — a Databricks-native medallion architecture (Bronze → Silver → Gold) running entirely on Microsoft Azure. You will own the reliability, scalability, and operational excellence of the DMP platform, working within DataOps pod inside the broader Analytics Engineering umbrella.

This role is Databricks and Azure-heavy. Most of your day lives inside Databricks — Delta Live Tables, Unity Catalog, Jobs, Workflows — backed by the full Azure data services stack including ADF, ADLS Gen2, Azure Monitor, Key Vault, and more. Deep mastery of both platforms is a baseline expectation, not a differentiator.

Critically, we expect this engineer to use AI as a first-class tool in their DataOps and observability practice — today, not eventually. That means AI-driven pipeline diagnostics, LLM-assisted root cause analysis, intelligent anomaly detection, and agentic observability agents that surface issues before they reach production. If you are still approaching DataOps the same way you did three years ago, this is not the right role. We are building self-aware, self-healing data infrastructure and need an engineer who is already operating that way.

You will also own the full deployment lifecycle — promoting data pipeline changes and platform configurations across dev, staging, and production environments using GitHub Enterprise and Linear for structured release management. Strong CI/CD discipline, environment promotion hygiene, and release coordination are as important here as pipeline engineering craft.

JOB DESCRIPTION

Key Responsibilities

AI-Driven DataOps & Observability

Implement AI-powered observability — using LLMs and ML models to detect pipeline drift, classify anomalies, predict SLA risk, and generate automated incident summaries
Build agentic monitoring workflows that proactively surface data quality degradation, pipeline dropout, schema drift, and volume anomalies across all DMP layers
Integrate AI tooling (Databricks Mosaic AI, Genie, OpenAI APIs, or equivalent) into operational DataOps processes — not as experiments, but as production-grade capabilities
Develop and maintain AI-assisted root cause analysis tooling to reduce MTTR on pipeline failures, with structured learnings fed back into the platform
Contribute to Greystar’s 18-month agentic AI roadmap, leading near-term delivery of self-healing pipeline capabilities

Azure Infrastructure & Integration

Operate the full Azure data services stack supporting DMP: ADLS Gen2, Azure Data Factory (ADF), Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault, and Event Hub
Design and maintain ADF pipelines for source system ingestion, including orchestration patterns for multi-tenant ERP environments (Yardi, Entrata, RealPage)
Collaborate with Azure infrastructure and cloud engineering teams on networking, identity, security, and resource provisioning
Drive cost governance through Azure Cost Management, Databricks DBU optimization, and storage lifecycle policies

Databricks Platform Engineering

Own the design, build, and optimization of data pipelines on Databricks using Delta Live Tables (DLT), PySpark, Workflows, and Jobs across the full DMP medallion stack
Administer and govern the Databricks workspace: Unity Catalog, cluster policies, access controls, compute configurations, and Delta table lifecycle management
Tune Spark jobs for performance, reliability, and cost — profiling bottlenecks, optimizing partitioning, managing Z-ordering, and controlling compute spend
Leverage Databricks Mosaic AI and Genie to build AI-native DataOps capabilities including intelligent pipeline monitoring, anomaly detection, and natural language data access
Architect and enforce DMP platform standards: naming conventions, schema evolution policies, SLA tiers, and medallion layer contracts

CI/CD & Environment Deployments

Own the full deployment pipeline for DMP data workflows — promoting changes from development through staging to production with rigor and minimal disruption
Build and maintain CI/CD workflows using GitHub Enterprise, including branch strategies, pull request automation, environment-specific configuration management, and release gating
Use Linear for sprint planning, release tracking, and issue management across deployment cycles; coordinate engineering work items with cross-functional stakeholders
Enforce deployment standards: automated testing gates, rollback procedures, change documentation, and environment parity controls
Partner with the analytics engineering and integration teams to align deployment cadences across the DMP stack

Data Quality & Governance

Instrument DQ checks across Bronze, Silver, and Gold layers covering completeness, consistency, accuracy, uniqueness, and referential integrity
Partner with Brett Finley’s Data Governance team to enforce data contracts, ownership standards, and quality SLAs within Unity Catalog
Build feedback loops between DQ scoring, pipeline observability, and upstream source owners to drive systemic data reliability improvements

Collaboration & Documentation

Partner with analytics engineers, data governance, and product stakeholders to align pipeline and platform design with business requirements
Produce thorough technical documentation — runbooks, deployment playbooks, incident post-mortems, ADRs, and platform specs
Participate in on-call rotation and support SLA commitments for business-critical DMP data domains

Qualifications

Required

7+ years of DataOps, data engineering, or platform engineering experience in a production environment
Expert-level hands-on experience with Databricks: Delta Live Tables, Jobs/Workflows, Unity Catalog, Spark performance tuning, and Delta Lake internals
Strong command of the Azure data services ecosystem: ADF, ADLS Gen2, Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault, and related services
Demonstrated, production use of AI tools in DataOps or data observability workflows — LLM-assisted diagnostics, intelligent alerting, agentic monitoring, or equivalent
Proven CI/CD experience using GitHub Enterprise — branch strategies, PR automation, environment promotion, and release management for data pipelines
Solid Python and/or Scala skills for pipeline development; SQL fluency for Gold layer transformation and DQ validation
Hands-on experience with ADF pipeline design and orchestration at scale
Experience with medallion / lakehouse architecture patterns and multi-environment deployment discipline
Strong collaborative skills across engineering, governance, and business stakeholder teams

Preferred

Experience with Linear for engineering sprint management and release tracking
Familiarity with Databricks Mosaic AI, Genie, or other AI-native Databricks capabilities
Exposure to agentic AI frameworks or MCP (Model Context Protocol) server integrations
Background in real estate, property management, or multi-source ERP data environments (Yardi, Entrata, RealPage)
Experience with Cosmos DB, Azure SQL, or similar operational data stores alongside lakehouse platforms
Knowledge of data governance frameworks, data lineage tooling, and metadata management within Unity Catalog
Background in legacy BI migration or platform modernization programs

What We Offer

A high-impact role at the center of Greystar’s enterprise data transformation
Collaborative, engineering-driven team culture with a strong focus on craft, automation, and continuous improvement
Access to cutting-edge tooling — Databricks, full Azure stack, GitHub Enterprise, and an active AI innovation agenda
Competitive compensation, comprehensive benefits, and flexible work arrangements
Opportunity to define the DataOps discipline and lead Greystar’s self-healing pipeline and agentic AI roadmap

The salary range for this position $120,000 - $150,000 USD Annually.

Additional Compensation:

Many factors go into determining employee pay within the posted range including business requirements, prior experience, current skills and geographical location.

Corporate Positions: In addition to the base salary, this role may be eligible to participate in a quarterly or annual bonus program based on individual and company performance.
Onsite Property Positions: In addition to the base salary, this role may be eligible to participate in weekly, monthly, and/or quarterly bonus programs.

Robust Benefits Offered*:

Competitive Medical, Dental, Vision, and Disability & Life insurance benefits. Low (free basic) employee Medical costs for employee-only coverage.
Generous Paid Time off. All new hires start with 15 days of vacation, 4 personal days, 10 sick days, and 11 paid holidays. Plus your birthday off after 1 year of service! Additional vacation accrued with tenure.
For onsite team members, onsite housing discount at Greystar-managed communities are available subject to discount and unit availability.
6-Week Paid Sabbatical after 10 years of service (and every 5 years thereafter).
401(k) with Company Match up to 6% of pay after 6 months of service.
Paid Parental Leave and lifetime Fertility Benefit reimbursement up to $10,000 (includes adoption or surrogacy).
Employee Assistance Program.
Critical Illness, Accident, Hospital Indemnity, Pet Insurance and Legal Plans.
Charitable giving program and benefits.

*Benefits offered for full-time employees. For Union and Prevailing Wage roles, compensation and benefits may vary from the listed information above due to Collective Bargaining Agreements and/or local governing authority.

Greystar will consider for employment qualified applicants with arrest and conviction records.

Greystar is an equal opportunity employer and does not discriminate in employment on the basis of race, color, religion, sex (including pregnancy, sexual orientation, and gender identity), national origin, age, disability, genetic information, military or veteran status, or any other characteristic protected by applicable law.

This position may be performed remotely anywhere within the United States except the state of Alaska.

Important Notice: Greystar will never request your banking details or other sensitive personal information during the interview process. Greystar does not conduct any interviews via text or messaging, and all communication will come from official Greystar email addresses (@greystar.com). If you receive suspicious requests, please report them immediately to .

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