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Pattern Bioscience
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11 – 50 Empleados
Atención sanitariaBiotecnologíaSeguro de salud
Pattern Bioscience es una empresa de biotecnología y atención sanitaria que desarrolla diagnósticos rápidos y sin cultivo para infecciones bacterianas resistentes a los medicamentos. Su tecnología combina el análisis unicelular de microorganismos con el aprendizaje automático para generar resultados clínicamente útiles en cuestión de horas, ayudando a los profesionales sanitarios a identificar antes los tratamientos adecuados. El trabajo de la empresa aborda la resistencia a los antimicrobianos al favorecer decisiones más rápidas y fundamentadas que pueden mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costes sanitarios evitables.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a sénior de datos, datos y analítica – Pune híbrido

Lidera los sistemas de datos de optimización publicitaria de Pattern Bioscience, incluido el almacén de características y los flujos de inferencia de aprendizaje automático. Mantén actualizaciones fiables y sometidas a controles de calidad de pujas y presupuestos para las API de publicidad de marketplaces.

INIndiaHíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de datos
AirflowAmazon RedshiftAWSBigQueryNubePythonSQL

Descripción

  • Construir, desplegar y mantener canalizaciones por lotes automatizadas y escalables que incorporen diversas fuentes al lakehouse
  • Gestionar y mejorar la orquestación de Airflow para flujos de trabajo diarios y multi-DAG de 15 minutos, cubriendo dependencias, reintentos, rellenos históricos, actualizaciones completas y ejecuciones repetidas seguras
  • Desarrollar y optimizar SQL analítico mediante uniones amplias, funciones de ventana, fusiones incrementales, dimensionamiento del almacén de datos y creación de perfiles de consultas
  • Añadir características y etiquetas al almacén de características manteniendo los estándares establecidos de prevención de fugas y completitud de datos
  • Coordinar el entrenamiento de modelos y la inferencia por lotes de SageMaker mediante Airflow, incluidos conjuntos de datos, transferencias S3 y Parquet, imágenes de entrenamiento, dimensionamiento de instancias, predicciones y métricas
  • Crear métodos de auditoría de datos y aplicar controles de calidad bloqueantes antes de las escrituras externas
  • Diagnosticar y resolver problemas de procesamiento de datos a gran escala, investigar fallos y participar en la clasificación de incidencias de guardia
  • Proteger la idempotencia, la detección de datos nuevos, la validación de acciones, la invalidación y los registros de auditoría para las actualizaciones del marketplace
  • Colaborar con científicos de datos, estrategas de publicidad y equipos de ingeniería de plataformas
  • Convertir los objetivos de ROAS, la cadencia presupuestaria, las reglas del manual operativo y la estrategia publicitaria en modelos y canalizaciones de datos fiables
  • Asumir la responsabilidad de la calidad de los datos en los dominios asignados y coordinar la resolución de problemas con los equipos de infraestructura de datos
  • Mentorizar a ingenieros de datos, proporcionar orientación técnica y revisar cambios en SQL y DAG

Requisitos

  • Grado universitario en ciencia de datos, analítica de datos, gestión de la información, informática, tecnologías de la información, una disciplina relacionada o experiencia profesional equivalente
  • Al menos cuatro años de experiencia profesional general
  • Al menos cuatro años de experiencia práctica en desarrollo con SQL y Python, incluido SQL avanzado
  • Al menos tres años de experiencia creando canalizaciones de datos de producción en arquitecturas de datos modernas
  • Al menos dos años de experiencia con almacenes de datos en la nube como Snowflake, Amazon Redshift o BigQuery
  • Experiencia profesional con un orquestador de flujos de trabajo; se prefiere especialmente Airflow
  • Experiencia programando el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y la inferencia por lotes mediante SageMaker o una plataforma comparable
  • Conocimientos prácticos de conceptos de aprendizaje automático aplicado, incluida la construcción de conjuntos de datos, las fugas de datos, las métricas de evaluación y las operaciones del ciclo de vida de los modelos
  • Experiencia práctica con AWS, incluidos al menos S3 e IAM, además de familiaridad con formatos de archivos columnares
  • Experiencia demostrada asumiendo la responsabilidad de la calidad de los datos mediante pruebas, monitorización, alertas y análisis de causa raíz
  • Sólidas prácticas de ingeniería de software y scripting, incluido el control de versiones, la revisión de código y el desarrollo modular
  • Excelentes habilidades de comunicación y colaboración interfuncional
  • Capacidad para liderar y mentorizar equipos de ingeniería de datos
  • Se valorará experiencia en publicidad digital, Snowflake avanzado, datos de series temporales, big data, marcos de calidad de datos, plataformas de datos distribuidas, servicios adicionales de AWS, gobernanza de datos y agentes de programación con IA

Beneficios

  • Los beneficios incluyen tiempo libre remunerado, seguros y una compensación competitiva
  • Tiempo libre remunerado
  • Seguros

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