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NationsBenefits
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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumBeratungGesundheitswesenLogistik
NationsBenefits ist ein Gesundheitstechnologieunternehmen, das Finanztechnologie, die Verwaltung ergänzender Leistungen und Unterstützungsdienste für Mitglieder miteinander verbindet. Zum Angebot gehören Hörversorgung durch NationsHearing, frei verkäufliche Gesundheits- und Wellnessprodukte über NationsOTC sowie die Lieferung von Mahlzeiten über NationsMarket. Das Unternehmen unterstützt außerdem bei Notfallhilfe, medizinischen Transportleistungen, individueller Gesundheitsberatung und weiteren Programmen, die Mitgliedern den Zugang zu ihren Leistungen und deren Nutzung erleichtern sollen. Die Plattformen Benefits Pro™ unterstützen die Konfiguration von Leistungen, die Betreuung von Mitgliedern, E-Commerce-Transaktionen und damit verbundene Programmabläufe. NationsBenefits nutzt Analysen und maßgeschneiderte Programme, um Gesundheitspläne bei der Schließung von Versorgungslücken, der Verbesserung von Behandlungsergebnissen und der Stärkung des Leistungserlebnisses zu unterstützen. Mit Teams aus den Bereichen Gesundheitswesen, Beratung und Logistik stellt das Unternehmen Mitarbeitende für verschiedene Funktionen rund um Leistungstechnologie und Servicebereitstellung ein.
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Senior Staff Data-Analytics-Engineer – Remote in Florida

Senior Staff Data-Analytics-Engineer zum Aufbau von dbt-, Databricks- und Tableau-Grundlagen für die Healthcare-Fintech-Plattform von NationsBenefits. Die Rolle konzentriert sich auf kontrollierte Datenprodukte, semantische Modelle und Automatisierung zur Unterstützung von Entscheidungen im Gesundheitswesen.

USVereinigte StaatenFLFloridaRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenanalyst
PythonShell-SkriptingSQLTableau

Beschreibung

  • Produktionsreife analytische Datenmodelle mit dbt und Databricks entwickeln, testen und pflegen
  • Skalierbare Modelle der Gold-Schicht erstellen, die operative Daten in geschäftstaugliche analytische Datensätze umwandeln
  • Dimensionale, domänenspezifische und wiederverwendbare Modelle für Reporting, Analysen und nachgelagerte Datenprodukte entwickeln
  • Klare Grenzen zwischen Roh- und kuratierten Daten, analytischen Gold-Modellen und der unternehmensweiten semantischen Schicht gewährleisten
  • Test-, Dokumentations-, Lineage-, Versionskontroll- und Bereitstellungspraktiken für analytische Datenbestände umsetzen
  • Semantische Modelle erstellen und weiterentwickeln, die Geschäftsmetriken, Dimensionen und KPIs standardisieren
  • Analytische Grundlagen für Tableau und andere Business-Intelligence- oder Self-Service-Plattformen entwickeln
  • Wiederverwendbare Definitionen zentralisieren, um doppelte Logik in Dashboards, Berichten und Arbeitsabläufen von Analysten zu reduzieren
  • Mit Analysten und Geschäftsteams zusammenarbeiten, um Geschäftskonzepte in kontrollierte analytische Modelle zu überführen
  • Analytische Datensätze, semantische Modelle und wiederverwendbare Metriken als formale Datenprodukte verwalten
  • Wiederverwendbare Datenprodukte für mehrere nachgelagerte Nutzer erstellen
  • Mit Produkt-, Analyse-, Engineering- und Geschäftsteams zusammenarbeiten, um Datenprodukte zu identifizieren und zu priorisieren
  • Benutzerfreundlichkeit, Auffindbarkeit und Self-Service-Nutzung analytischer Daten verbessern
  • Python, SQL, Shell-Skripting und verwandte Hilfsprogramme für Datenaufbereitung, Validierung, Bereitstellung, Überwachung und operative Automatisierung entwickeln
  • Wiederholbare Engineering-Muster entwickeln, die manuelle Analyseabläufe ersetzen
  • Zu Code-Reviews, Fehlerbehebung, Performance-Tuning und Produktionssupport beitragen
  • Git, CI/CD, automatisierte Tests, modulare Entwicklung und infrastrukturbezogene Bereitstellungspraktiken einsetzen
  • Standards und Entwurfsmuster für Analytics Engineering, Datenmodellierung, semantische Schichten und Datenprodukte definieren
  • Analytics Engineers, Analysten und angrenzende Datenteams anleiten und mentorieren
  • Architektur und Code überprüfen und gleichzeitig weiterhin aktiv an der Plattform mitarbeiten
  • Mit Data-Platform- und Data-Engineering-Teams zu Architektur, Performance, Governance und Datenqualität zusammenarbeiten
  • Die Roadmap für die Analytics-Engineering-Fähigkeiten der Organisation mitgestalten

Anforderungen

  • Mindestens 10 Jahre Erfahrung in Analytics Engineering, Data Engineering, Business Intelligence oder einem verwandten Bereich
  • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und umfangreiche Erfahrung im Entwurf analytischer Datenmodelle
  • Berufliche Erfahrung mit dbt in Produktionsumgebungen
  • Praktische Produktionserfahrung mit Databricks, einschließlich Delta Lake und modernen Lakehouse-Mustern
  • Erfahrung in der Bereitstellung analytischer Lösungen mit Tableau oder vergleichbaren Business-Intelligence-Plattformen
  • Fundierte Kenntnisse in dimensionaler Modellierung, Gold-Schicht-Architektur, semantischer Modellierung, Metriken und Data Governance
  • Erfahrung in der Erstellung wiederverwendbarer Datenprodukte statt einer primären Konzentration auf einzelne Berichte oder Dashboards
  • Sicherer Umgang mit Python und Skripting zur Automatisierung
  • Erfahrung mit Git, CI/CD, Tests, Code-Reviews und modernen Softwareentwicklungspraktiken
  • Fähigkeit, unklare Geschäftsanforderungen in nachhaltige technische Lösungen zu überführen
  • Sicherheit im Entwurf unternehmensweiter semantischer Modelle, beim Schreiben von dbt-Transformationen, beim Debuggen von Python, bei der Optimierung von Databricks-Workloads und in der Zusammenarbeit mit Geschäftsbeteiligten
  • Es wird kein bestimmter Bildungsabschluss genannt

Zusatzleistungen

  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung innerhalb der Organisation
  • Ein erfüllendes Arbeitsumfeld
  • Die Möglichkeit, zur Transformation des Gesundheitswesens beizutragen
  • Arbeit über mehrere Standorte in den Vereinigten Staaten, Südamerika und Indien hinweg

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