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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 Avançadas para Dominar o LinkedIn

O maior erro que os profissionais cometem no LinkedIn é tratá-lo como um repositório estático de currículos. A plataforma evoluiu para se tornar um poderoso motor de busca (SEO) de talentos e um ecossistema de conteúdo.

Ter uma foto bem iluminada e o campo "Experiência" preenchido já não é um diferencial; é o mínimo esperado. Se você deseja atrair recrutadores, parceiros de negócios ou clientes de forma passiva, precisa entender como o algoritmo funciona e como gerar valor real. Aqui estão as estratégias mais eficazes para transformar seu perfil.

1. Otimize seu Título (Headline) para SEO

O "Título" (aquela frase que fica logo abaixo do seu nome) é o espaço imobiliário mais valioso do seu perfil. É a principal métrica que o algoritmo de busca do LinkedIn utiliza quando um recrutador digita palavras-chave.

Muitas pessoas cometem o erro de colocar apenas o cargo atual (ex: "Engenheiro de Software na Empresa X"). Em vez disso, use uma fórmula que combine Cargo + Especialidades (Palavras-chave) + Proposta de Valor.

💡 Antes e Depois

Comum: Gerente de Marketing

Otimizado: Gerente de Marketing Estratégico | Especialista em Inbound & Growth Hacking | Ajudando empresas a escalarem receitas através de tráfego orgânico

2. Engajamento Estratégico (O Segredo do Algoritmo)

Você não precisa necessariamente criar posts todos os dias para ter visibilidade. O algoritmo do LinkedIn premia fortemente os "comentários de valor". Quando você comenta na postagem de alguém com uma reflexão inteligente (não apenas um "Parabéns!" ou texto gerado por IA), sua foto, seu nome e seu título aparecem para toda a rede daquela pessoa.

Dedique 15 minutos do seu dia para comentar em publicações de líderes da sua área ou de empresas nas quais você gostaria de trabalhar. Isso cria Brand Awareness (consciência de marca) pessoal e frequentemente resulta em convites de conexão altamente qualificados.

3. Fuja do "Estou muito feliz em anunciar..."

A cultura do LinkedIn ficou famosa pela positividade tóxica e pelas "humildes exibições" (humblebrag). Para se destacar no meio do ruído, aposte na autenticidade. Compartilhar fracassos, lições aprendidas após um projeto dar errado ou documentar o seu processo de aprendizado (build in public) gera muito mais conexão emocional do que apenas postar vitórias plastificadas.

"As pessoas não se conectam com a perfeição; elas se conectam com a vulnerabilidade profissional e com a resiliência."

4. O Domínio das Mensagens (InMail)

Adicionar alguém apenas enviando o convite vazio é desperdiçar uma oportunidade. Ao mesmo tempo, enviar um "pitch" de vendas ou pedir emprego na primeira mensagem é como pedir alguém em casamento no primeiro encontro.

Use a estratégia "Dar, Dar, Pedir". Ao se conectar com alguém estratégico:

  • Mensagem 1: Elogie um artigo específico que a pessoa escreveu ou um projeto da empresa dela. (Sem pedir nada).
  • Mensagem 2 (dias depois): Compartilhe uma ferramenta, artigo ou contato que seja útil para o desafio que ela enfrenta. (Dar valor).
  • Mensagem 3: Somente então, faça um pedido simples, como "Teria 10 minutos para um café virtual para falarmos sobre as tendências de mercado da área X?".

5. Acompanhe seu SSI (Social Selling Index)

Você sabia que o LinkedIn dá uma nota secreta para o seu perfil? Chama-se Social Selling Index (Índice de Vendas Sociais). É uma métrica de 0 a 100 que avalia o quão eficaz você é em estabelecer sua marca, localizar as pessoas certas, engajar-se com insights e construir relacionamentos.

Perfis com pontuações acima de 70 ganham até 20% mais alcance orgânico em suas publicações. Você pode verificar a sua nota gratuitamente (basta estar logado e acessar linkedin.com/sales/ssi) para entender onde você precisa melhorar a sua atuação na rede.