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51 – 200 Mitarbeitende
Sponsor für FachkräftevisumBeratungGesundheitswesenLogistik
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.
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Senior Data Engineer bei Swoop – Hybrid in Toronto

Leiten Sie NimbleRx’ konforme Gesundheitsdatenplattform und entwickeln Sie skalierbare Pipelines, Warehouse-Modelle und KI-Tools für Apotheken- und Patientenbindungsprozesse.

CAKanada
195.000 $ – 228.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
JavaPostgresPySparkPythonSparkSpringSpring BootSQLTerraform

Beschreibung

  • Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus der Datenplattform – von der Aufnahme und Transformation über Speicherung und Abfragen bis hin zum Zugriff
  • Die Roadmap der Datenplattform im Zuge wachsender Datenanforderungen des Unternehmens gestalten
  • Batch- und Streaming-Pipelines mit PySpark/EMR, Kinesis, Lambda und Step Functions entwickeln und verbessern
  • Daten aus Postgres, Salesforce, externen Anbietern und Produkt-Event-Streams in einen Iceberg-basierten Data Lake integrieren
  • SCD-Tabellen, Event-Tabellen und Datenstandards für Engineering- und Analytics-Teams definieren
  • Mit Produkt-, Engineering-, Analytics- und Operations-Partnern zusammenarbeiten, um Datenanforderungen in zuverlässige Pipelines zu übersetzen
  • Dokumentation und Tools erstellen, die anderen Teams ein unabhängiges Arbeiten mit Daten ermöglichen
  • Sicherheits- und Compliance-Funktionen verwalten, einschließlich Audit-Logs, Zugriffskontrollen und Prozessen für temporäre Zugriffsrechte
  • Die Backend-Abfrageleistung in Java-/Spring-Services durch Replikat-Routing, Indizierung, Caching und I/O-Instrumentierung verbessern
  • IOPS-Spitzen, Pipeline-Ausfälle, Schema-Drift und verzögerte Daten untersuchen und beheben
  • KI für Pipeline-Grundgerüste, Schemaentwicklung und Ad-hoc-Untersuchungen einsetzen
  • Interne KI-Tools für andere Teams bereitstellen
  • Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Analystinnen und Analysten in der effektiven Nutzung der Datenplattform coachen

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung produktiver Datenpipelines und Datenplattformen
  • Sehr gute Kenntnisse in Python, PySpark und SQL, einschließlich der Optimierung von Spark-Workloads im großen Maßstab
  • Fähigkeit und Bereitschaft, zu Java- und Spring-Boot-Services rund um die Datenschicht beizutragen
  • Praktische Erfahrung mit verteilter Datenverarbeitung wie Spark/EMR, Streaming über Kinesis und Objektspeicherung in S3
  • Fundierte Kenntnisse in Postgres, einschließlich Abfrageoptimierung, Indizierung, Replikation, Replikat-Routing und der Diagnose von Datenbankengpässen
  • Erfahrung mit Iceberg und Trino oder vergleichbaren Technologien
  • Vertrautheit mit CI/CD und Terraform
  • Erfahrung in der Entwicklung mit KI, Frontier-Modellen oder agentischen Coding-Tools
  • Nachgewiesene Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Produkt-, Operations- und anderen Teams
  • Eine aktuelle Arbeitserlaubnis für Kanada wird ausdrücklich bevorzugt
  • Bereitschaft, Sicherheit sowie den Umgang mit PII/PHI als zentrale technische Verantwortung zu behandeln

Zusatzleistungen

  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Hybrides Arbeitsmodell
  • Eine Visa-Sponsoring-Unterstützung kann in Ausnahmefällen für hochqualifizierte Kandidatinnen und Kandidaten mit spezialisierten Fähigkeiten geprüft werden

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