ExaCare AI
ExaCare AI
51 – 200 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenLogistik
ExaCare AI entwickelt SaaS-Software für Anbieter der postakuten Versorgung, darunter Pflegeeinrichtungen und ambulante Pflegedienste. Die Plattform unterstützt bei der Prüfung von Zuweisungen, der Versicherungsverifizierung, Erstattungsprozessen und Aufnahmen, indem sie klinische Unterlagen zusammenfasst, klinische und finanzielle Risiken wie PDPM-Potenziale identifiziert, den Versicherungsschutz prüft und Einblicke in Belegung, Zensusentwicklungen und die operative Leistungsfähigkeit bietet.

Staff Data Engineer, remote in Kanada | ExaCare AI

Leite das Data Engineering für die Post-Akutpflege-Plattform von ExaCare AI und entwickle Pipelines, Datenmodelle und Infrastruktur. Schaffe zuverlässige Grundlagen für Produkt-, Analyse- und Machine-Learning-Workflows mit Gesundheitsdaten.

Beschreibung

  • Leite Dateninitiativen vom technischen Entwurf und der Implementierung über Validierung und Einführung bis zum laufenden Betrieb
  • Entwickle und betreibe skalierbare Pipelines zur Datenaufnahme und -transformation für Anwendungsdatenbanken, APIs, Drittanbieterintegrationen und Gesundheitsdaten
  • Stimme Datenarchitektur, Datenmodelle und Integrationen auf die Workflows von Kunden, Betriebsteams und internen Teams ab
  • Entwickle wiederverwendbare Datenmodelle und gemeinsame Definitionen für Produktfunktionen, Berichte, Analysen und maschinelles Lernen
  • Ergänze Datenpipelines um Validierung, Überwachung, Alarmierung und Wiederherstellungsfunktionen
  • Steigere Verarbeitungseffizienz und Abfrageleistung und behalte zugleich die Infrastrukturkosten im Blick, wenn Datenmengen und Produktkomplexität wachsen
  • Arbeite mit Produkt-, Betriebs-, Plattform-, ML- und Engineering-Teams zusammen, um geschäftliche Anforderungen in Datenlösungen umzusetzen
  • Beteilige dich an technischem Design, Code-Reviews, Dokumentation, Mentoring und nachhaltigen Data-Engineering-Praktiken

Anforderungen

  • Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, mit Datenplattformen oder in Backend-Systemen mit umfangreicher Datenverarbeitung
  • Fundierte SQL- und TypeScript-Kenntnisse
  • Erfahrung mit dem Entwurf von ETL-/ELT-Pipelines, Datenmodellen und Orchestrierungsworkflows
  • Verständnis von Abhängigkeiten, Wiederholungsversuchen, Backfills und Schemaentwicklung
  • Fundierte Kenntnisse relationaler Datenbanken, Data Warehouses und Cloud-Infrastruktur
  • Erfahrung mit der Optimierung von Abfragen und dem Aufbau skalierbarer Speicher- und Verarbeitungssysteme
  • Fähigkeit, produktive Datensysteme vom Entwurf über die Einführung bis zum laufenden Support zu verantworten
  • Gutes Urteilsvermögen bei Produkten und Workflows
  • Praktische Erfahrung mit Datenqualität, Observability, Zugriffskontrollen und sensiblen Informationen
  • Fähigkeit, komplexe, offene Aufgaben selbstständig abzugrenzen, zu planen und umzusetzen
  • Klare Kommunikation mit technischen und nichttechnischen Partnern
  • Erfahrung mit Gesundheitsdaten, EHR-Integration oder Interoperabilität, einschließlich Standards wie FHIR, ist von Vorteil
  • Erfahrung mit der Unterstützung von ML-Pipelines, KI-Produkten oder Datensätzen für das Training und die Evaluierung von Modellen ist von Vorteil
  • Vertrautheit mit Databricks, dbt, Airflow, Dagster, Spark oder ähnlichen Frameworks ist von Vorteil
  • Erfahrung mit dem Aufbau von Dateninfrastruktur in einem schnell wachsenden Startup ist von Vorteil

Zusatzleistungen

  • Möglichkeit, remote in Toronto oder Vancouver zu arbeiten
  • Möglichkeit, hybrid in New York zu arbeiten

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