Public Partnerships | PPL
Public Partnerships | PPL
Public Partnerships | PPL ofrece servicios de gestión financiera y administración para programas de cuidados de larga duración de Medicaid dirigidos por los propios beneficiarios. Sus servicios ayudan a los participantes elegibles de Medicaid a elegir, contratar y gestionar a sus cuidadores, incluidos familiares y amigos, mientras PPL se encarga de las nóminas, los pagos, la documentación fiscal, el cumplimiento normativo y la administración relacionada con los programas. La empresa también proporciona herramientas digitales y orientación para participantes, cuidadores, agencias estatales de Medicaid, organizaciones de atención gestionada y otros administradores de programas. Al ayudar a coordinar estas responsabilidades, PPL respalda modelos de atención autodirigida diseñados para facilitar que las personas reciban cuidados en casa.

Arquitecto principal de datos, Databricks y Azure

Lidera el diseño de plataformas analíticas gobernadas en Databricks y Azure para servicios de gestión financiera de Medicaid. Desarrolla capacidades de datos maestros, resuelve identidades de participantes y proveedores, y entrega productos de datos conformes a escala nacional.

Descripción

  • Crea y supervisa productos de datos gobernados, incluidos conjuntos de datos certificados de la capa Gold, capas semánticas y de métricas compartidas, y modelos reutilizables listos para clientes.
  • Desarrolla enfoques configurables basados en estándares que se adapten a los cambios normativos y a las necesidades de los programas.
  • Define prácticas de certificación para el linaje de datos, los controles de calidad y las aprobaciones.
  • Convierte los requisitos recurrentes de los clientes en funcionalidades de la plataforma.
  • Dirige la arquitectura analítica objetivo en Databricks y Azure.
  • Diseña para operaciones a escala nacional y diferencias normativas entre los dominios de datos de programas y estados.
  • Desarrolla la capa de datos maestros de la empresa y gestiona índices maestros de entidades que vinculan las identidades de participantes y proveedores.
  • Lidera la recepción e integración de datos de terceros.
  • Desarrolla y optimiza canalizaciones por lotes y en streaming con Spark, Python, SQL, dbt y Azure Data Factory, u otras herramientas similares.
  • Mejora el rendimiento, la partición, la eficiencia de las consultas y los costos de almacenamiento y computación.
  • Define y mantiene los requisitos de calidad, linaje y documentación de datos.
  • Establece prácticas de gobernanza, seguridad, control de acceso y metadatos alineadas con HIPAA/HITECH, la integridad de los programas CMS y Medicaid, SOC 2 y los requisitos estatales aplicables.
  • Documenta los estándares de arquitectura y evalúa de forma independiente la preparación técnica antes de las entregas a producción, clientes o reguladores.
  • Colabora con los equipos de Ingeniería, Cumplimiento, Finanzas, analítica y dirección empresarial en la estrategia y modernización de datos.
  • Gestiona y asesora a dos ingenieros de datos, incluida la asignación del trabajo y la revisión de entregables.
  • Entrega conjuntos de datos certificados, definiciones de métricas coherentes, un índice maestro de personas en producción, patrones de código configurables y gobernados, linaje documentado, controles de calidad automatizados y plazos más breves para entregar análisis.

Requisitos

  • Aporta experiencia profunda y demostrable en arquitectura empresarial de datos en la nube con Databricks y Azure, incluidos Unity Catalog, la arquitectura medallón y Delta Lake.
  • Haber implementado gestión de datos maestros y resolución de entidades, incluidos métodos de coincidencia, supervivencia de registros y administración de datos a nivel de persona.
  • Aplica modelado riguroso de datos dimensional y normalizado, incluido el diseño de capas semánticas y de métricas para analistas.
  • Cuenta con experiencia práctica en CI/CD, pruebas y control de versiones.
  • Tiene una licenciatura en Informática, Sistemas de Información, Ingeniería o una disciplina relacionada, o experiencia profesional equivalente.
  • Aporta 10 años o más en arquitectura de datos, ingeniería de datos o desarrollo de plataformas de datos empresariales, incluida la responsabilidad de nivel principal sobre diseños a escala empresarial.
  • Cuenta con experiencia en producción diseñando y operando Databricks en Azure.
  • Tiene experiencia práctica en la implementación de MDM y resolución de entidades.
  • Demuestra experiencia definiendo estándares de arquitectura y gobernanza en entornos con múltiples partes interesadas.
  • Cumple los requisitos para trabajar a distancia desde Estados Unidos.
  • Se valora la experiencia con datos de salud, Medicaid o programas gubernamentales; analítica o consultoría orientada al cliente; y familiaridad con Apache Iceberg y formatos de tablas abiertas.

Empleos relacionados

WEX

Ingeniero/a principal de software, adquisición de datos (remoto, EE. UU.)

WEX

Lidera el desarrollo de la plataforma distribuida de WEX para adquirir e incorporar datos. Define la dirección técnica de conectores reutilizables y procesos por lotes, CDC y streaming, además de fiabilidad y gobernanza.

Abrir
Association of American Medical Colleges (AAMC)

Gerente sénior de ingeniería de datos

Association of American Medical Colleges (AAMC)

Dirige los equipos de ingeniería de datos empresarial y gestión de aplicaciones Salesforce de AAMC, creando plataformas escalables y seguras. Mantén la fiabilidad de los sistemas para respaldar la educación médica y la transformación de la atención sanitaria.

Abrir
CACI International Inc

Ingeniero principal sénior de datos, IA y nube

CACI International Inc

Lidera el diseño y la puesta en producción de soluciones de datos con IA para un cliente estadounidense de gestión financiera gubernamental. El puesto abarca arquitectura en la nube, DevSecOps, analítica y colaboración entre equipos de ingeniería y producto.

Abrir
Reality Defender (YC W22)

Ingeniero sénior de plataformas de datos

Reality Defender (YC W22)

Lidera la plataforma de datos basada en Databricks que sustenta la investigación de Reality Defender sobre detección de deepfakes. Crea conjuntos de datos multimodales reproducibles y canales escalables para generar datos sintéticos.

Abrir