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Data Engineer
Pbk • Seattle WA
~ $110,700 - $190,300
Empleos de Ingeniero de datos en Seattle
19 empleos disponibles en Seattle. Aerospace, maritime, logistics, healthcare, and a major tech sector
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Data Engineer- Data Science Focus, Ads Science Analysis & Tech (ASAT)
Amazon.com • Seattle, WA, US
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$111,400 - $185,000
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Empezar
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Senior Machine Learning / Data Engineer - Evaluation
Confidential • Seattle, WA, US
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~ $145,500 - $237,900
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Lead Data Engineer, Subscriber Solutions
Disney • Seattle, WA
onsite
~ $145,452 - $237,856
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Lead Data Engineer - Audience Manager Platform
Disney • Seattle, WA
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~ $145,452 - $237,856
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Senior Data Engineer
Watchguard • Seattle, Washington
onsite
~ $145,500 - $237,900
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Ingeniero de datos en otras ciudades
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¿Qué hace un Ingeniero de datos?
Data engineers build and maintain the infrastructure and pipelines that enable organizations to collect, store, and process large volumes of data. They ensure data quality, security, and accessibility for analytics and machine learning teams.
Salario de Ingeniero de datos en Seattle
El salario medio de un Ingeniero de datos en Seattle es de $145,452 al año. El rango va de $110K - $190K (P10: $84,282, P90: $237,856). (BLS OEWS 2025) El costo de vida en Seattle es muy alto en comparación con otras ciudades.
Habilidades más demandadas
Apache Spark/Hadoop
SQL
Python
Cloud Platforms (AWS/GCP/Azure)
ETL/ELT
Data Modeling
El mercado laboral de Seattle
Aerospace, maritime, logistics, healthcare, and a major tech sector. Aerospace, ports, and healthcare anchor a market with a major tech sector layered on top.
Principales industrias: Aerospace, Maritime & Logistics, Healthcare, Technology.
Sound Transit rail expanding; tech industry pioneered remote work, making commutes optional for many.
Trayectoria profesional y tendencias 2026
Data engineers progress to senior data engineer or principal engineer roles, with some transitioning to data platform architecture or management. Data engineering is experiencing rapid growth in 2026 as organizations prioritize real-time data and AI/ML infrastructure investments.
Consejo para la entrevista
Prepare specific examples of data pipelines you've built, focusing on how you handled scale, reliability, and data quality challenges.
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