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Adoreal
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51 – 200 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenLogistik
Adoreal ist ein Technologieunternehmen für Gesundheitsversorgung und Schönheit mit Schwerpunkt auf kosmetischer und rekonstruktiver Chirurgie sowie ästhetischen Behandlungen. Die integrierte Plattform unterstützt Menschen dabei, Behandlungsmöglichkeiten zu erkunden, ihre Bedürfnisse einzuschätzen und mithilfe von 3D-Simulationen und individuellen Bewertungen eine persönliche Versorgung zu planen. Durch die Bündelung von Informationen und Entscheidungshilfen möchte Adoreal den Behandlungsweg transparenter, fundierter und bequemer gestalten.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data Engineer bei Adoreal — Remote, Vereinigte Staaten

Verantwortung für Warehouse-Architektur, semantische Modellierung und KI-gestützte Datenpipelines für Adoreals Produkte für Praxen der plastischen Chirurgie und ästhetischen Medizin.

USVereinigte StaatenCAKalifornienCOColoradoFLFloridaILIllinoisMNMinnesotaOKOklahomaOROregonPAPennsylvaniaRIRhode IslandTXTexasUTUtahWAWashington
110.000 $ – 135.000 $ / Jahr
RemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowAmazon RedshiftAWSBigQueryCloudPythonSQLTerraformVault

Beschreibung

  • Verantwortung für die Zielarchitektur des Data Warehouse und der kuratierten Schicht übernehmen, Architekturentscheidungen dokumentieren und die langfristige Ausrichtung steuern.
  • Eine semantische Schicht erstellen, die Metrikdefinitionen, Formeln und Begründungen zentralisiert.
  • Standards für Benennungen, Bezeichnungen, Datenherkunft, enumerierte Werte und die historische Nachverfolgung von Geschäftsregeln definieren.
  • Ein Konfigurationsmodell für praxisbezogene Geschäftsregeln entwickeln.
  • Täglich mit Data Engineers zusammenarbeiten sowie regelmäßig Code- und Arbeitsreviews durchführen.
  • Die Gold-Schicht und eine grundlegende Reporting-Bibliothek für neue Praxen aufbauen, einschließlich Patientenpfaden, Kapazität und Wachstum.
  • Infrastructure as Code und Continuous Integration im gesamten Warehouse und in den Pipelines ausbauen, einschließlich Tests auf Schema-Drift.
  • Unstrukturierte klinische Aufzeichnungen, einschließlich HTML- und PDF-Journalen, Notizen und eingereichten Formularen, in nutzbare Daten umwandeln.
  • Migration-Profilerstellung, Delta-Abgleich, Datenqualitätsvalidierung und Bereitstellung von Berichten automatisieren.
  • KI in Datenpipelines für Anreicherung, Anomalieerkennung, Metadatenerstellung, Datendictionaries und Kataloge enumerierter Werte einsetzen.
  • Das Warehouse durch Katalogisierung, semantische Abfragen, Evaluierungsdatensätze und Governance für Tools mit Patientendaten auf eine sichere und effektive KI-Nutzung vorbereiten.
  • Wiederholbare Migrationsprozesse für Profilerstellung, Delta-Abgleich, Schemamapping, Datensatzabgleich und Berichte zu abgelehnten Datensätzen erstellen.
  • Mit dem Engineering-Team an Plattformänderungen und formalen Verträgen für Aktualisierungen der Warehouse-Plattform arbeiten.
  • Mit Produkt- und kaufmännischen Führungskräften zusammenarbeiten, um aussagekräftige Geschäftsmetriken zu etablieren.

Anforderungen

  • Mindestens acht Jahre Erfahrung im Data Engineering, einschließlich der durchgängigen Verantwortung für die Architektur eines Warehouses oder Lakehouses von der Datenaufnahme bis zur von Stakeholdern genutzten kuratierten Schicht.
  • Sehr gute SQL- und Python-Kenntnisse sowie Produktionserfahrung mit einem modernen Cloud-Data-Warehouse.
  • Erfahrung mit Redshift, Snowflake, BigQuery oder Databricks.
  • Praktische Erfahrung beim Aufbau einer semantischen oder Metrikschicht mit dbt oder einem vergleichbaren Tool.
  • Produktionserfahrung mit Orchestrierung und Infrastructure as Code auf AWS, beispielsweise mit Airflow und Terraform.
  • Erfahrung mit dem Entwurf und Betrieb dimensionaler Modelle oder Data-Vault-Modelle in Produktionsumgebungen.
  • Erfahrung bei der Implementierung von Datenqualitätstests und Observability mit dbt-Tests, Great Expectations oder einer gleichwertigen Lösung.
  • Regelmäßige Nutzung von Coding-Agents und KI-Tools im täglichen Engineering-Arbeitsalltag.
  • Erfahrung mit dem Einsatz von KI innerhalb einer Datenplattform, beispielsweise LLM-basierter Klassifizierung unstrukturierter Aufzeichnungen, Entity Matching, Anomalieerkennung oder natürlichsprachlichen Abfragen über eine semantische Schicht, unterstützt durch einen Evaluierungsdatensatz.
  • Erfahrung im Umgang mit regulierten Daten, einschließlich Gesundheits- oder Finanzdaten.
  • Eine aktuell gültige Arbeitserlaubnis für das Land, in dem die Bewerbung eingereicht wird.
  • Adoreal bietet für diese Stelle keine Visa-Unterstützung an.

Zusatzleistungen

  • Gesundheitsversorgung für Mitarbeitende und ihre Familien.
  • 401(k)-Plan.
  • Bezahlter Urlaub.
  • Bezahlte Feiertage des Unternehmens.
  • Möglichkeiten zur Beteiligung am Eigenkapital des Unternehmens.
  • Vollständig remote mit flexibler Arbeitszeitgestaltung.
  • Kooperative Kultur in einem leistungsstarken Team.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und persönlichem Wachstum.
  • Während des gesamten Bewerbungsprozesses sind angemessene Vorkehrungen für Menschen mit Behinderungen verfügbar.

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