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Employer Direct Healthcare
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201 – 500 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumBeratungLogistikVersicherungen
Employer Direct Healthcare unterstützt selbstversicherte Organisationen dabei, ihren Mitarbeitenden hochwertige und zugleich erschwinglichere spezialisierte medizinische Versorgung zu ermöglichen. Über die Lantern Specialty Care Platform verbindet das Unternehmen Mitglieder mit einem sorgfältig ausgewählten Netzwerk von Chirurgen und Einrichtungen für geplante Eingriffe, Krebsbehandlungen und Infusionstherapien. Das Versorgungsmodell kombiniert die Auswahl geeigneter Anbieter, ausgehandelte Preise und Unterstützung während des gesamten Behandlungsverlaufs. Dabei liegt ein besonderer Fokus darauf, Mitgliedern in ländlichen und städtischen Regionen eine ausgezeichnete Versorgung in erreichbarer Fahrdistanz zugänglich zu machen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data-Warehouse-Ingenieur – Hybrid

Entwickeln und optimieren Sie ELT-Pipelines und analytische Datenmodelle für Lan­terns Plattform für spezialisierte Gesundheitsversorgung. Arbeiten Sie mit Azure Data Factory, Fivetran, dbt, Python und SQL, um Datenzuverlässigkeit und Analyseleistung zu verbessern.

USVereinigte StaatenTXTexasHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AzureETLPySparkPythonSparkSQL

Beschreibung

  • Skalierbare ELT-Workflows mit Azure Data Factory, Fivetran und dbt entwickeln und pflegen
  • Die Pipeline-Zustände überwachen, Fehler untersuchen und Probleme beheben, um eine zuverlässige Datenbereitstellung sicherzustellen
  • Mit Datenanalysten zusammenarbeiten, um Geschäftsanforderungen in effiziente und klar dokumentierte dbt-Datenmodelle zu übersetzen
  • Datenmodelle aktualisieren und verbessern, wenn sich analytische Anforderungen weiterentwickeln
  • Die Lantern Analytic Platform verwalten und optimieren
  • Abfrageleistung bewerten und geeignete Strategien zur Datenpartitionierung anwenden
  • Datenmodelle verbessern, um Verarbeitungsgeschwindigkeit und betriebliche Effizienz zu erhöhen

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Informatik oder einer verwandten Fachrichtung oder gleichwertige praktische Erfahrung
  • Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung als Data Engineer, Data-Warehouse-Ingenieur oder vergleichbarer Spezialist bei der Entwicklung produktiver Datenpipelines
  • Mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung in der produktiven Programmierung mit Python und SQL
  • Mindestens zwei Jahre praktische Erfahrung mit Databricks, einschließlich Spark oder PySpark, Delta Lake und Workflows
  • Praktische Erfahrung mit der Erstellung von ELT- oder ETL-Pipelines auf Plattformen wie Azure Data Factory, Fivetran oder dbt
  • Fundierte Kenntnisse im Data Warehousing, einschließlich Entwicklung, Design und Optimierung von Datenmodellen wie Dimensionsmodellen
  • Erfahrung in der Optimierung der Abfrage- und Pipeline-Leistung
  • Erfahrung in der Unterstützung von Nutzern aus den Bereichen Analytics und Reporting sowie in der Zusammenarbeit mit Analysten und funktionsübergreifenden Partnern
  • Regelmäßige praktische Nutzung von KI-Programmierwerkzeugen wie Claude Code oder Copilot bei der Entwicklungsarbeit
  • Von Vorteil: Vertrautheit mit Databricks Genie oder Snowflake Cortex
  • Von Vorteil: Erfahrung im Gesundheitswesen

Zusatzleistungen

  • Krankenversicherung
  • Zahnversicherung
  • Sehversicherung
  • Absicherung bei kurz- und langfristiger Arbeitsunfähigkeit
  • Lebensversicherung
  • 401(k)-Rentenplan mit Arbeitgeberzuschuss
  • Flexible Urlaubsgestaltung
  • Bezahlter Elternurlaub

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