Swoop
Swoop
Swoop entwickelt Marketinglösungen für Pharma- und Life-Sciences-Organisationen mit einem Schwerpunkt auf der Ansprache von Verbrauchern und medizinischen Fachkräften. Die Arbeit des Unternehmens verbindet KI, Daten und datenschutzbewusste Omnichannel-Kampagnen, um Patienten, Fachkräfte und Marken über Kanäle wie soziale Medien und Fernsehen hinweg miteinander zu vernetzen. Swoop setzt diesen Ansatz ein, um die Wirksamkeit von Marketingmaßnahmen zu verbessern und gleichzeitig eine stärker patientenzentrierte Kommunikation im Gesundheitswesen zu unterstützen.

Senior Data Engineer bei Swoop – Hybrid in Kalifornien

Leite NimbleRx’ Datenplattform innerhalb von Swoops KI-gestütztem Healthcare-Engagement-Geschäft. Entwickle konforme Pipelines, Warehouse-Modelle und performante Systeme für Batch- und Streaming-Verarbeitung sowie Backend-Services.

Beschreibung

  • Verantworte die gesamte Datenplattform – von der Erfassung und Transformation über Speicherung und Abfragen bis hin zum Zugriff
  • Gestalte die Roadmap der Datenplattform, während die Datenanforderungen des Unternehmens wachsen
  • Entwickle und verbessere Batch- und Streaming-Pipelines mit PySpark, EMR, Kinesis, Lambda und Step Functions
  • Führe Daten aus Postgres, Salesforce, von externen Anbietern und aus Produkt-Events in einen Iceberg-basierten Data Lake zusammen
  • Etabliere SCD-Tabellen, Event-Modelle und gemeinsame Datenstandards für Engineering- und Analytics-Teams
  • Arbeite mit Produkt, Engineering, Analytics und Operations zusammen, um Datenanforderungen in zuverlässige Pipelines zu überführen
  • Erstelle Dokumentationen und Tools, die eine Self-Service-Nutzung von Daten unterstützen
  • Leite Datensicherheit und Compliance, einschließlich Audit-Trails, Zugriffskontrollen und Prozessen für temporäre Zugriffsrechte
  • Verbessere die Performance von Backend-Abfragen durch Replica-Routing, Indexierung, Caching und I/O-Instrumentierung in Java- und Spring-Services
  • Diagnostiziere und behebe IOPS-Spitzen, Pipeline-Ausfälle, Schemaänderungen und Datenverzögerungen
  • Setze KI für das Grundgerüst von Pipelines, die Schemaentwicklung und Untersuchungen ein und entwickle interne KI-Tools
  • Coache Engineers und Analysten in der effektiven Nutzung der Datenplattform

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Bereitstellung produktiver Datenpipelines und Datenplattformen
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Python, PySpark und SQL, einschließlich Spark-Performance-Tuning in großem Maßstab
  • Fähigkeit und Bereitschaft, Services rund um die Datenschicht mit Java und Spring Boot zu entwickeln
  • Praktische Erfahrung mit verteilter Verarbeitung wie Spark und EMR, Streaming mit Kinesis und Objektspeicherung in S3
  • Ausgeprägte Postgres-Kenntnisse, einschließlich Abfrageoptimierung, Indexierung, Replikation, Replica-Routing und Analyse von Datenbankengpässen
  • Erfahrung mit Iceberg und Trino oder vergleichbaren Technologien
  • Praktische Kenntnisse in CI/CD-Verfahren und Terraform
  • Erfahrung in der Entwicklung KI-gestützter Lösungen mit hochmodernen Modellen oder agentischen Coding-Tools
  • Nachgewiesene Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Produkt, Operations und anderen Teams
  • Berufserfahrung darin, Sicherheit sowie die Einhaltung von PII-/PHI-Vorgaben als zentrale Engineering-Verantwortung zu behandeln

Zusatzleistungen

  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Karrierewachstum
  • Das Unternehmen wurde als Great Place to Work ausgezeichnet; diese Auszeichnung stellt keinen individuellen Vergütungsvorteil dar

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