شركة Pattern Bioscience هي شركة متخصصة في التكنولوجيا الحيوية والرعاية الصحية، وتطوّر اختبارات تشخيصية سريعة لا تعتمد على زراعة العينات للكشف عن العدوى البكتيرية المقاومة للأدوية. تجمع تقنيتها بين تحليل الكائنات الدقيقة على مستوى الخلية الواحدة والتعلّم الآلي لإنتاج نتائج قابلة للتطبيق سريريًا خلال ساعات، ما يساعد المتخصصين في الرعاية الصحية على تحديد العلاجات المناسبة بشكل أسرع. ويسهم عمل الشركة في مواجهة مقاومة مضادات الميكروبات من خلال دعم اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة، بما قد يحسّن نتائج المرضى ويقلّل تكاليف الرعاية الصحية التي يمكن تجنّبها.
مهندس بيانات أول، البيانات والتحليلات – بونه بنظام هجين
قيادة أنظمة بيانات تحسين الإعلانات لدى Pattern Bioscience، بما في ذلك مخزن الميزات وسير عمل استدلال التعلم الآلي. الحفاظ على تحديثات موثوقة وخاضعة لمراقبة الجودة لعروض الأسعار والميزانيات عبر واجهات برمجة تطبيقات إعلانات الأسواق.
الوصف
- إنشاء ونشر ودعم خطوط معالجة دفعية آلية قابلة للتوسع، تستوعب مصادر متنوعة في بحيرة البيانات التحليلية
- إدارة وتحسين تنسيق Airflow لسير عمل متعدد المهام يومي وكل 15 دقيقة، بما يشمل التبعيات وإعادة المحاولات وعمليات ملء الفجوات والتحديثات الكاملة وإعادة التشغيل الآمنة
- تطوير وتحسين SQL التحليلي باستخدام عمليات الربط الواسعة ودوال النوافذ والدمج التزايدي وتحديد حجم مستودع البيانات وتحليل الاستعلامات
- إضافة الميزات والتسميات إلى مخزن الميزات مع الحفاظ على معايير منع تسرب البيانات واكتمالها المعتمدة
- تنسيق تدريب النماذج والاستدلال الدفعي عبر SageMaker باستخدام Airflow، بما يشمل مجموعات البيانات ونقل البيانات عبر S3 وParquet وصور التدريب وحجم المثيلات والتنبؤات والمقاييس
- إنشاء أساليب لتدقيق البيانات وفرض فحوصات جودة مانعة قبل عمليات الكتابة الخارجية
- تشخيص مشكلات معالجة البيانات واسعة النطاق وحلها، والتحقيق في حالات الفشل، والمشاركة في فرز البلاغات أثناء المناوبة
- حماية خصائص عدم التكرار واكتشاف البيانات الجديدة والتحقق من الإجراءات والإبطال وسجلات التدقيق لتحديثات السوق
- التعاون مع علماء البيانات واستراتيجيي الإعلانات وفرق هندسة المنصة
- تحويل أهداف العائد على الإنفاق الإعلاني وإيقاع الميزانية وقواعد أدلة التشغيل والاستراتيجية الإعلانية إلى نماذج وخطوط بيانات موثوقة
- تحمل مسؤولية جودة البيانات في المجالات المسندة وتنسيق حل المشكلات مع فرق البنية التحتية للبيانات
- إرشاد مهندسي البيانات وتقديم التوجيه التقني ومراجعة تغييرات SQL وDAG
المتطلبات
- درجة بكالوريوس في علوم البيانات أو تحليلات البيانات أو إدارة المعلومات أو علوم الحاسوب أو تكنولوجيا المعلومات أو تخصص ذي صلة، أو خبرة مهنية معادلة
- أربع سنوات على الأقل من الخبرة المهنية الإجمالية
- أربع سنوات على الأقل من الخبرة العملية في تطوير SQL وPython، بما في ذلك SQL المتقدم
- ثلاث سنوات على الأقل من الخبرة في بناء خطوط بيانات إنتاجية على بنى بيانات حديثة
- سنتان على الأقل من الخبرة في مستودعات البيانات السحابية مثل Snowflake أو Amazon Redshift أو BigQuery
- خبرة مهنية في استخدام منسق لسير العمل؛ وتُفضل Airflow بشدة
- خبرة في جدولة تدريب التعلم الآلي والاستدلال الدفعي عبر SageMaker أو منصة مماثلة
- فهم عملي لمفاهيم التعلم الآلي التطبيقي، بما في ذلك بناء مجموعات البيانات وتسرب البيانات ومقاييس التقييم وعمليات دورة حياة النماذج
- خبرة عملية في AWS، بما في ذلك S3 وIAM على الأقل، إضافة إلى الإلمام بتنسيقات الملفات العمودية
- سجل مثبت في تولي مسؤولية جودة البيانات من خلال الاختبار والمراقبة والتنبيه وتحليل الأسباب الجذرية
- ممارسات قوية في هندسة البرمجيات والبرمجة النصية، بما في ذلك التحكم في الإصدارات ومراجعة التعليمات البرمجية والتطوير المعياري
- مهارات ممتازة في التواصل والتعاون بين الوظائف
- القدرة على قيادة فرق هندسة البيانات وإرشادها
- تشمل الخبرات المفضلة الإعلان الرقمي وSnowflake المتقدم وبيانات السلاسل الزمنية والبيانات الضخمة وأطر جودة البيانات ومنصات البيانات الموزعة وخدمات AWS الإضافية وحوكمة البيانات ووكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي
المزايا
- تشمل المزايا إجازة مدفوعة وتأمينًا وتعويضًا تنافسيًا
- إجازة مدفوعة
- تأمين