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Pattern Bioscience
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11 – 50 Mitarbeitende
BiotechnologieGesundheitswesenKrankenversicherung
Pattern Bioscience ist ein Biotechnologie- und Gesundheitsunternehmen, das schnelle, kultुरfreie Diagnostik für Infektionen mit arzneimittelresistenten Bakterien entwickelt. Die Technologie kombiniert die Einzelzellanalyse von Mikroorganismen mit maschinellem Lernen, um innerhalb weniger Stunden klinisch verwertbare Ergebnisse zu liefern. Dadurch können medizinische Fachkräfte schneller geeignete Behandlungen bestimmen. Die Arbeit des Unternehmens trägt zur Bewältigung der antimikrobiellen Resistenz bei, indem sie schnellere und fundiertere Entscheidungen unterstützt, die möglicherweise bessere Behandlungsergebnisse und eine Verringerung vermeidbarer Gesundheitskosten ermöglichen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data Engineer, Daten und Analytics – Pune Hybrid

Leite Pattern Biosciences Datenlösungen zur Optimierung von Werbung, einschließlich Feature Store und Workflows für Inferenz mit maschinellem Lernen. Sorge für zuverlässige, qualitätsgesicherte Gebots- und Budgetaktualisierungen über APIs für Marktplatzwerbung.

INIndienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowAmazon RedshiftAWSBigQueryCloudPythonSQL

Beschreibung

  • Entwickle, implementiere und unterstütze skalierbare automatisierte Batch-Pipelines, die verschiedene Quellen in das Lakehouse aufnehmen
  • Verwalte und verbessere die Airflow-Orchestrierung für tägliche Multi-DAG-Workflows und Workflows im 15-Minuten-Takt, einschließlich Abhängigkeiten, Wiederholungen, Backfills, vollständiger Aktualisierungen und sicherer erneuter Ausführungen
  • Entwickle und optimiere analytische SQL-Abfragen mit umfangreichen Joins, Fensterfunktionen, inkrementellen Merges, Warehouse-Dimensionierung und Abfrageprofiling
  • Füge dem Feature Store Features und Labels hinzu und halte dabei etablierte Standards zur Vermeidung von Data Leakage und zur Sicherstellung der Datenvollständigkeit ein
  • Koordiniere das Training von SageMaker-Modellen und die Batch-Inferenz über Airflow, einschließlich Datensätzen, S3- und Parquet-Übertragungen, Trainings-Images, Dimensionierung der Instanzen, Vorhersagen und Metriken
  • Entwickle Verfahren zur Datenprüfung und setze blockierende Qualitätskontrollen vor externen Schreibvorgängen durch
  • Diagnostiziere und behebe Probleme bei der Verarbeitung großer Datenmengen, untersuche Fehler und beteilige dich an der Bereitschafts-Triage
  • Stelle Idempotenz, Erkennung neuer Daten, Aktionsvalidierung, Invalidierung und Prüfpfade für Marktplatzaktualisierungen sicher
  • Arbeite mit Data Scientists, Werbestrategen und Teams für Plattformentwicklung zusammen
  • Überführe ROAS-Ziele, Budgetsteuerung, Playbook-Regeln und Werbestrategien in zuverlässige Datenmodelle und Pipelines
  • Übernimm die Verantwortung für die Datenqualität in zugewiesenen Bereichen und koordiniere die Problemlösung mit Datainfrastrukturteams
  • Betreue Data Engineers, gib technische Anleitung und prüfe SQL- sowie DAG-Änderungen

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Data Science, Datenanalyse, Informationsmanagement, Informatik, Informationstechnologie, einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige Berufserfahrung
  • Mindestens vier Jahre allgemeine Berufserfahrung
  • Mindestens vier Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung mit SQL und Python, einschließlich fortgeschrittener SQL-Kenntnisse
  • Mindestens drei Jahre Erfahrung mit dem Aufbau produktiver Datenpipelines auf modernen Datenarchitekturen
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, Amazon Redshift oder BigQuery
  • Berufserfahrung mit einem Workflow-Orchestrator; Airflow wird stark bevorzugt
  • Erfahrung mit der Planung von Training und Batch-Inferenz für maschinelles Lernen über SageMaker oder eine vergleichbare Plattform
  • Praktisches Verständnis angewandter Konzepte des maschinellen Lernens, einschließlich Datensatzerstellung, Data Leakage, Evaluierungsmetriken und Modelllebenszyklus-Operationen
  • Praktische AWS-Erfahrung, einschließlich mindestens S3 und IAM, sowie Vertrautheit mit spaltenorientierten Dateiformaten
  • Nachgewiesene Verantwortung für Datenqualität durch Tests, Monitoring, Alarmierung und Ursachenanalyse
  • Starke Softwareentwicklungs- und Skripting-Praktiken, einschließlich Versionskontrolle, Code-Reviews und modularer Entwicklung
  • Ausgezeichnete Kommunikations- und fachübergreifende Zusammenarbeit
  • Fähigkeit, Teams im Bereich Data Engineering zu leiten und zu betreuen
  • Von Vorteil sind Erfahrungen mit digitaler Werbung, fortgeschrittenen Snowflake-Anwendungen, Zeitreihendaten, Big Data, Frameworks für Datenqualität, verteilten Datenplattformen, zusätzlichen AWS-Services, Data Governance und KI-Coding-Agenten

Zusatzleistungen

  • Zu den Leistungen gehören bezahlter Urlaub, Versicherungen und eine wettbewerbsfähige Vergütung
  • Bezahlter Urlaub
  • Versicherungen

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