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Data Engineer, Scaling Analytics

openai

Híbrido San Francisco
Data

Job Score

90 pts
Hybrid model (+80) Data (+10)

About the Team

OpenAI, in close collaboration with our capital partners, is building the world's most advanced AI infrastructure ecosystem. The Scaling Analytics team serves as the data backbone for this effort, enabling leaders and operators to make informed decisions across infrastructure deployment, hardware operations, supply chain, capacity planning, and site execution.

As OpenAI’s Industrial Compute expands across an increasing number of global data center campuses, the complexity of managing infrastructure capacity, hardware health, supply flows, and operational performance continues to grow. Scaling Analytics develops the data models, pipelines, metrics, and reporting systems that transform fragmented operational data into actionable insights, helping OpenAI operate infrastructure at unprecedented scale.

About the Role

We are seeking a Data Engineer to help build and scale the analytical foundations that power OpenAI's infrastructure organization. This individual will partner closely with Hardware Operations, Capacity Planning, Supply Chain, Infrastructure Delivery, Finance, and Engineering teams to create reliable data products that support critical operational and strategic decisions.

Today, much of the team's expertise is concentrated within several highly specialized domains including hardware health, GPU attribution, and supply analytics. As Stargate grows and new sites come online, the demand for analytics support continues to expand across both existing and emerging problem spaces. This role will increase the team's ability to move quickly, reduce operational bottlenecks, and provide additional depth across critical infrastructure analytics functions.

The ideal candidate combines strong data engineering fundamentals with an ability to navigate ambiguous operational environments, translating complex infrastructure problems into scalable data solutions that improve visibility, decision-making, and execution.

Key Responsibilities

  • Design, build, and maintain scalable data pipelines supporting infrastructure deployment, operations, capacity planning, and supply chain functions.

  • Develop trusted datasets and reporting systems that provide visibility into hardware inventory, deployment status, site readiness, capacity utilization, and operational performance.

  • Partner with cross-functional stakeholders to define metrics, establish data standards, and improve decision-making across infrastructure organizations.

  • Create scalable data models that enable consistent reporting and analytics across multiple data sources and operational systems.

  • Improve data quality, lineage, observability, and governance practices across critical infrastructure datasets.

  • Support executive reporting, operational reviews, forecasting exercises, and strategic planning initiatives through reliable analytical foundations.

  • Collaborate with engineering teams to integrate new data sources and operational telemetry into existing analytics ecosystems.

  • Build solutions that reduce manual reporting efforts and improve the speed and accuracy of infrastructure decision-making.

  • Document systems, processes, and analytical frameworks to improve long-term maintainability and organizational resilience.

Qualifications

  • 5+ years of experience building and maintaining production data pipelines and analytical systems.

  • Strong proficiency in SQL and experience designing scalable data models.

  • Proficiency in Python or another programming language commonly used for data engineering.

  • Experience working with modern data warehouses (e.g., Snowflake, BigQuery, Redshift) and orchestration frameworks (e.g., Airflow, Dagster).

  • Experience designing reliable ETL/ELT workflows with a focus on maintainability, performance, and operational excellence.

  • Experience partnering with cross-functional stakeholders to translate business requirements into technical solutions.

  • Experience implementing data quality checks, monitoring, and observability practices in production environments.

Preferred Skills

  • Experience supporting infrastructure, hardware operations, supply chain, manufacturing, logistics, or capacity planning organizations.

  • Familiarity with large-scale operational telemetry and business-critical reporting environments.

  • Experience with distributed processing frameworks such as Spark.

  • Experience with transformation frameworks such as dbt.

  • Experience developing executive reporting and operational review metrics.

  • Experience operating in fast-paced, ambiguous environments with evolving priorities.

  • Interest in building the analytical foundations that support some of the world's largest AI infrastructure deployments.

About OpenAI

OpenAI is an AI research and deployment company dedicated to ensuring that general-purpose artificial intelligence benefits all of humanity. We push the boundaries of the capabilities of AI systems and seek to safely deploy them to the world through our products. AI is an extremely powerful tool that must be created with safety and human needs at its core, and to achieve our mission, we must encompass and value the many different perspectives, voices, and experiences that form the full spectrum of humanity. 

We are an equal opportunity employer, and we do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, sex, sexual orientation, age, veteran status, disability, genetic information, or other applicable legally protected characteristic.

For additional information, please see OpenAI’s Affirmative Action and Equal Employment Opportunity Policy Statement.

Background checks for applicants will be administered in accordance with applicable law, and qualified applicants with arrest or conviction records will be considered for employment consistent with those laws, including the San Francisco Fair Chance Ordinance, the Los Angeles County Fair Chance Ordinance for Employers, and the California Fair Chance Act, for US-based candidates. For unincorporated Los Angeles County workers: we reasonably believe that criminal history may have a direct, adverse and negative relationship with the following job duties, potentially resulting in the withdrawal of a conditional offer of employment: protect computer hardware entrusted to you from theft, loss or damage; return all computer hardware in your possession (including the data contained therein) upon termination of employment or end of assignment; and maintain the confidentiality of proprietary, confidential, and non-public information. In addition, job duties require access to secure and protected information technology systems and related data security obligations.

To notify OpenAI that you believe this job posting is non-compliant, please submit a report through this form. No response will be provided to inquiries unrelated to job posting compliance.

We are committed to providing reasonable accommodations to applicants with disabilities, and requests can be made via this link.

OpenAI Global Applicant Privacy Policy

At OpenAI, we believe artificial intelligence has the potential to help people solve immense global challenges, and we want the upside of AI to be widely shared. Join us in shaping the future of technology.

Sobre a área de Dados

A área de Dados passou por uma transformação radical com a ascensão da Inteligência Artificial Generativa. Profissionais de dados são fundamentais para tomada de decisão baseada em evidências em todas as indústrias.

As principais especializações incluem Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Machine Learning Engineering e Analytics. Ferramentas como SQL, Python, Spark, dbt e plataformas de cloud (AWS, GCP, Azure) são essenciais.

O mercado de dados continua com alta demanda e salários entre os mais competitivos do setor de tecnologia, com muitas oportunidades para trabalho remoto.

Guias de Carreira

Guia de Carreira em Tecnologia

Planejamento, habilidades, entrevistas e crescimento profissional em TI, Ciência de Dados, DevOps e Produto.

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Guia de Carreira em Design

UX/UI, Design Gráfico, Design de Produto. Portfólio, ferramentas, entrevistas e crescimento na área de Design.

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Guia de Carreira em Marketing

SEO, Mídia Paga, Growth, Marketing de Conteúdo. Certificações, ferramentas e estratégias para crescer no Marketing Digital.

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Guia de Carreira em Finanças

Mercado financeiro, investimentos, finanças corporativas, certificações e estratégias para crescer na área financeira.

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Guia de Carreira em Comunicacao

Jornalismo, RP, Comunicacao Corporativa, Marketing de Conteudo e Producao Multimidia.

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Guia de Carreira em Administracao

Gestao de Empresas, RH, Logistica, Consultoria, Gestao de Projetos e Empreendedorismo.

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Guia de Carreira em Dados

Ciencia de Dados, Engenharia de Dados, BI, Machine Learning e IA. Da formacao ao mercado.

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Guia de Carreira em Produto

Product Management, Product Ownership, Agile, Scrum e OKRs. Da estrategia a execucao.

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Dica do Especialista

Estratégias e Habilidades para Liderar os Negócios em 2026

Esqueça a imagem do administrador trancado em uma sala, cercado por pilhas de papéis e planilhas impressas. Em 2026, a carreira de Administração de Empresas sofreu sua maior metamorfose desde a Revolução Industrial. O administrador contemporâneo não é mais apenas um executor de processos operacionais; ele é o Integrador Estratégico.

Nesta economia hiperconectada, movida por Inteligência Artificial (IA) e pressionada por urgências climáticas e sociais, quem sonha em ingressar ou se destacar na Administração precisa atualizar o próprio "sistema operacional". O diploma é apenas o ingresso; o que garante a permanência é a adaptabilidade.

1. O Fim do "Achismo": A Gestão Data-Driven

No passado, muitas decisões estratégicas eram tomadas com base no feeling ou na intuição do gestor. Hoje, a intuição sem dados é um risco inaceitável. O administrador de sucesso deve ser alfabetizado em dados (Data Literacy).

Isso não significa que você precisa ser um programador sênior, mas deve saber como traduzir montanhas de dados em estratégias de negócio. Entender como painéis de Business Intelligence (BI) funcionam, como a Inteligência Artificial pode prever demandas de estoque e como o comportamento do consumidor é mapeado digitalmente são competências fundamentais.

73%

A Dominância da Análise

De acordo com o Fórum Econômico Mundial (Relatório do Futuro do Trabalho), o Pensamento Analítico e Criativo continua sendo a habilidade número um buscada pelas empresas até 2027, superando até mesmo habilidades puramente tecnológicas.

2. ESG Como Motor de Lucro, Não de Relações Públicas

O conceito de ESG (Ambiental, Social e Governança) deixou de ser apenas um relatório bonito para acionistas e tornou-se o core business das organizações. Administradores que não compreendem a economia circular, transição energética, diversidade corporativa e compliance estão obsoletos.

"O lucro no século XXI é a consequência de uma empresa que resolve os problemas das pessoas e do planeta, não daquela que os cria."

Fundos de investimento globais aplicam multas ou retiram aportes de empresas que não cumprem metas sustentáveis. O profissional de administração hoje precisa saber como alinhar crescimento financeiro com responsabilidade socioambiental.

3. A Ascensão do "Profissional T-Shaped"

A velha disputa entre ser um "especialista" (que sabe tudo de um único assunto) ou um "generalista" (que sabe um pouco de tudo) encontrou seu meio-termo no conceito T-Shaped (Profissional em T).

A barra horizontal do "T" representa o conhecimento generalista do administrador clássico: noções de marketing, finanças, RH e logística. A barra vertical do "T" é a sua especialização profunda. O mercado procura administradores que tenham a visão sistêmica, mas que sejam especialistas em uma área crítica, como Gestão Ágil de Projetos, Transformação Digital ou Finanças Corporativas Avançadas.

Dicas de Ouro Para Quem Quer Entrar na Carreira (e Vencer)

  • Abrace as "Hard Skills" Tecnológicas: Não fuja da tecnologia. Aprenda o básico de linguagens de consulta de dados (como SQL), domine ferramentas de BI (PowerBI, Tableau) e, acima de tudo, aprenda Prompt Engineering (a arte de dar os comandos certos para IAs gerativas como o ChatGPT e o Copilot para otimizar seu trabalho).
  • Estude Psicologia e Comportamento: As máquinas podem fazer cálculos melhores e mais rápidos que humanos, mas não sabem liderar com empatia ou negociar em momentos de crise. Estudar economia comportamental, inteligência emocional e resolução de conflitos o tornará insubstituível por algoritmos.
  • Construa um Networking de Valor Cedo: Não espere formar para conhecer pessoas. Participe de ligas acadêmicas, hackathons de negócios, eventos de inovação e seja ativo (e estratégico) no LinkedIn. Em administração, quem você conhece e como você agrega valor a eles é tão importante quanto suas notas.
  • Aprenda a Gerir Equipes Híbridas e Globais: O escritório tradicional perdeu a exclusividade. Entender como manter o engajamento, a cultura organizacional e a produtividade de uma equipe onde metade está em casa, um em outro estado e o resto presencialmente, é um dos maiores desafios de liderança atuais.

Conclusão

O diploma de Administração continua sendo um dos mais versáteis do mercado, mas apenas para aqueles que entendem que a faculdade é o ponto de partida, não a linha de chegada. O administrador de 2026 é um arquiteto de negócios: ele usa a tecnologia como ferramenta, os dados como bússola e o fator humano como seu principal diferencial competitivo.