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501 – 1 000 Employés
B2BSaaSSoins de santé
mPulse est une entreprise de technologies de la santé qui développe une plateforme d’expérience et d’insights de santé (HXI) alimentée par l’intelligence artificielle pour les régimes de santé, les systèmes de santé et d’autres organisations du secteur. Sa suite de produits associe l’analyse prédictive, les communications, l’engagement omnicanal, les portails de santé, la gestion de contenu ainsi que des outils d’acquisition et de paiement afin d’aider les organisations à personnaliser leurs communications, à renforcer l’engagement des membres, à combler les lacunes en matière de soins et à soutenir leur performance réglementaire. mPulse accompagne des organisations de Medicare, Medicaid, de l’assurance commerciale, des administrateurs tiers (TPA), des organisations de soins responsables (ACO), des pharmacies ainsi que des programmes en sciences de la vie et d’essais cliniques, avec des fonctionnalités comprenant le ciblage de précision, les communications liées à la gestion de l’utilisation, des portails modernes pour les membres et un accompagnement concernant les résultats CAHPS et HOS.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur de données II chez mPulse (Télétravail, États-Unis)

Rejoignez mPulse en tant qu’ingénieur de données II pour concevoir des systèmes fiables de données de santé. Votre travail soutiendra l’analytique, le développement de produits et les initiatives d’IA/ML avec SQL, Python, dbt et Airflow.

USÉtats-UnisÀ distanceTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur data
AirflowAmazon RedshiftApacheAWSCloudETLJenkinsMS SQL ServerPostgresPythonSQL

Description

  • Concevoir et maintenir des pipelines ETL et ELT évolutifs pour des données de santé à haut volume
  • Créer et optimiser du SQL avancé pour la transformation, la validation et les performances des données
  • Développer, surveiller et dépanner les flux de travail et les DAG Apache Airflow
  • Étendre les capacités de la plateforme de données pour l’analytique, les fonctionnalités produit et les applications d’IA/ML
  • Créer des cadres automatisés de profilage, de validation et de tests de qualité des données
  • Améliorer les performances, la fiabilité et l’efficacité opérationnelle des pipelines de production
  • Étudier les problèmes complexes liés aux données, en déterminer les causes profondes et fournir des corrections évolutives
  • Présenter clairement les résultats techniques à des publics techniques et non techniques
  • Travailler en étroite collaboration avec les équipes Opérations des données, Produit, Analytique et Science des données
  • Collaborer avec des partenaires cliniques et analytiques pour transformer les informations en solutions de reporting opérationnel
  • Tenir à jour une documentation claire sur les pipelines, les modèles de données et les pratiques d’ingénierie

Exigences

  • Diplôme de licence ou de master en informatique, en ingénierie ou dans une discipline technique connexe, ou expérience pratique équivalente
  • Au moins trois ans d’expérience professionnelle en ingénierie des données ou dans un domaine comparable
  • Solides compétences en SQL, notamment en requêtes complexes, en transformation des données et en optimisation des performances
  • Maîtrise de Python pour le traitement des données, l’automatisation et l’intégration des systèmes
  • Expérience pratique de l’architecture et de la mise en œuvre de pipelines ETL ou ELT
  • Expérience avec des entrepôts de données modernes tels que Snowflake, PostgreSQL, Amazon Redshift ou Microsoft SQL Server
  • Expérience pratique des outils d’orchestration des flux de travail, notamment Apache Airflow
  • Expérience du développement, des tests et de la maintenance de transformations modulaires avec dbt
  • Expérience des services AWS, notamment S3, RDS, Lambda, Glue et DMS
  • Expérience du contrôle de version et du développement collaboratif avec des plateformes telles que GitHub ou Bitbucket
  • Connaissance des processus et outils CI/CD tels que Jenkins ou GitHub Actions
  • Expérience de contribution à des programmes de qualité des données
  • Compréhension des principes de modélisation et d’entreposage des données, notamment la modélisation dimensionnelle
  • Solides capacités d’analyse et de résolution de problèmes
  • Excellentes aptitudes à la communication écrite et orale
  • Capacité à travailler efficacement avec des équipes interfonctionnelles
  • Grande attention portée à l’exactitude, à la cohérence et à la qualité globale des données
  • Capacité à gérer des priorités concurrentes tout en produisant un travail de grande qualité dans un environnement dynamique
  • Capacité à rester assis et debout pendant de longues périodes
  • Capacité à soulever 50 livres

Avantages

  • L’offre ne précise pas les avantages, les primes ou la rémunération supplémentaire.

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