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501 – 1.000 Mitarbeitende
B2BGesundheitswesenSaaS
mPulse ist ein Unternehmen für Gesundheitstechnologie, das eine KI-gestützte Plattform für Gesundheitserlebnisse und Erkenntnisse (Health Experience and Insights, HXI) für Krankenversicherungen, Gesundheitssysteme und andere Organisationen im Gesundheitswesen entwickelt. Die Produktsuite kombiniert prädiktive Analysen, Kommunikation, Omnichannel-Interaktionen, Gesundheitsportale, Content-Management sowie Tools für die Gewinnung von Versicherten und die Zahlungsabwicklung. Damit unterstützt mPulse Organisationen dabei, ihre Ansprache zu personalisieren, das Engagement von Mitgliedern zu steigern, Versorgungslücken zu schließen und regulatorische Anforderungen zu erfüllen. mPulse bedient Organisationen in den Bereichen Medicare, Medicaid, private Krankenversicherungen, TPAs, ACOs, Apotheken sowie Life Sciences und klinische Studien. Das Leistungsspektrum umfasst unter anderem präzises Targeting, Kommunikation im Versorgungsmanagement, moderne Mitgliederportale sowie Unterstützung bei CAHPS- und HOS-Ergebnissen.
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Stellen im Unternehmen

Data Engineer II bei mPulse (Remote, Vereinigte Staaten)

Schließe dich mPulse als Data Engineer II an und entwickle zuverlässige Gesundheitssysteme für Daten. Deine Arbeit unterstützt Analysen, Produktentwicklung und KI-/ML-Initiativen mit SQL, Python, dbt und Airflow.

USVereinigte StaatenRemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowAmazon RedshiftApacheAWSCloudETLJenkinsMS SQL ServerPostgresPythonSQL

Beschreibung

  • Entwickle und pflege skalierbare ETL- und ELT-Pipelines für große Mengen an Gesundheitsdaten
  • Erstelle und optimiere fortgeschrittene SQL-Abfragen für Datentransformation, Validierung und Performance
  • Entwickle, überwache und behebe Fehler in Apache-Airflow-Workflows und DAGs
  • Erweitere die Fähigkeiten der Datenplattform für Analysen, Produktfunktionen und KI-/ML-Anwendungen
  • Erstelle automatisierte Frameworks für Datenprofiling, Validierung und Qualitätstests
  • Verbessere Performance, Zuverlässigkeit und betriebliche Effizienz produktiver Pipelines
  • Untersuche komplexe Datenprobleme, ermittle Ursachen und entwickle skalierbare Lösungen
  • Präsentiere technische Erkenntnisse verständlich für technische und nichttechnische Zielgruppen
  • Arbeite eng mit den Teams für Datenbetrieb, Produkt, Analytics und Data Science zusammen
  • Arbeite mit klinischen und analytischen Partnern zusammen, um Erkenntnisse in Lösungen für operative Berichte zu überführen
  • Pflege eine klare Dokumentation für Pipelines, Datenmodelle und Engineering-Praktiken

Anforderungen

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einer verwandten technischen Fachrichtung oder gleichwertige praktische Erfahrung
  • Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering oder in einem vergleichbaren Bereich
  • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, einschließlich komplexer Abfragen, Datentransformation und Performance-Tuning
  • Sicherer Umgang mit Python für Datenverarbeitung, Automatisierung und Systemintegration
  • Praktische Erfahrung mit der Konzeption und Implementierung von ETL- oder ELT-Pipelines
  • Erfahrung mit modernen Data Warehouses wie Snowflake, PostgreSQL, Amazon Redshift oder Microsoft SQL Server
  • Praktische Erfahrung mit Tools zur Workflow-Orchestrierung, insbesondere Apache Airflow
  • Erfahrung in der Entwicklung, dem Testen und der Pflege modularer Transformationen mit dbt
  • Erfahrung mit AWS-Services einschließlich S3, RDS, Lambda, Glue und DMS
  • Erfahrung mit Versionskontrolle und kollaborativer Entwicklung über Plattformen wie GitHub oder Bitbucket
  • Vertrautheit mit CI/CD-Prozessen und Tools wie Jenkins oder GitHub Actions
  • Erfahrung in der Mitwirkung an Programmen zur Datenqualität
  • Verständnis von Prinzipien der Datenmodellierung und Data-Warehouse-Architektur, einschließlich dimensionaler Modellierung
  • Ausgeprägtes analytisches Denken und Problemlösungskompetenz
  • Klare schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
  • Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit in funktionsübergreifenden Teams
  • Sorgfalt bei Datenpräzision, Konsistenz und allgemeiner Qualität
  • Fähigkeit, konkurrierende Prioritäten auszugleichen und in einem schnelllebigen Umfeld hochwertige Arbeit zu leisten
  • Fähigkeit, längere Zeit zu sitzen und zu stehen
  • Fähigkeit, 50 Pfund zu heben

Zusatzleistungen

  • Die Ausschreibung nennt keine Leistungen, Zusatzleistungen oder zusätzliche Vergütung.

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