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Pattern Bioscience
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11 – 50 Employés
Assurance santéBiotechnologieSoins de santé
Pattern Bioscience est une entreprise de biotechnologie et de santé qui développe des diagnostics rapides, sans mise en culture, pour les infections bactériennes résistantes aux médicaments. Sa technologie associe l’analyse unicellulaire des microorganismes à l’apprentissage automatique afin de fournir en quelques heures des résultats exploitables sur le plan clinique, aidant ainsi les professionnels de santé à identifier plus rapidement les traitements appropriés. Les travaux de l’entreprise contribuent à lutter contre la résistance aux antimicrobiens en favorisant des décisions plus rapides et mieux éclairées, susceptibles d’améliorer les résultats pour les patients et de réduire les coûts de santé évitables.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur(e) senior data, données et analytique – Pune hybride

Pilotez les systèmes de données d’optimisation publicitaire de Pattern Bioscience, notamment le feature store et les workflows d’inférence en machine learning. Maintenez des mises à jour fiables et contrôlées pour la qualité des enchères et des budgets destinées aux API publicitaires des marketplaces.

INIndeHybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur data
AirflowAmazon RedshiftAWSBigQueryCloudPythonSQL

Description

  • Construire, déployer et prendre en charge des pipelines batch automatisés et évolutifs qui ingèrent diverses sources dans le lakehouse
  • Gérer et améliorer l’orchestration Airflow pour des workflows quotidiens et multi-DAG de 15 minutes, en couvrant les dépendances, les nouvelles tentatives, les backfills, les actualisations complètes et les réexécutions sûres
  • Développer et optimiser le SQL analytique à l’aide de jointures larges, de fonctions de fenêtrage, de fusions incrémentielles, du dimensionnement de l’entrepôt de données et du profilage des requêtes
  • Ajouter des features et des labels au feature store tout en maintenant les normes établies de prévention des fuites et d’exhaustivité des données
  • Coordonner l’entraînement des modèles et l’inférence batch SageMaker via Airflow, notamment les jeux de données, les transferts S3 et Parquet, les images d’entraînement, le dimensionnement des instances, les prédictions et les métriques
  • Créer des méthodes d’audit des données et appliquer des contrôles qualité bloquants avant les écritures externes
  • Diagnostiquer et résoudre les problèmes de traitement de données à grande échelle, enquêter sur les défaillances et participer au triage d’astreinte
  • Garantir l’idempotence, la détection des nouvelles données, la validation des actions, l’invalidation et les pistes d’audit pour les mises à jour de la marketplace
  • Collaborer avec les data scientists, les stratèges publicitaires et les équipes d’ingénierie plateforme
  • Transformer les objectifs de ROAS, le rythme de consommation des budgets, les règles du playbook et la stratégie publicitaire en modèles et pipelines de données fiables
  • Assumer la responsabilité de la qualité des données dans les domaines attribués et coordonner la résolution des problèmes avec les équipes d’infrastructure des données
  • Accompagner les ingénieurs data, fournir des conseils techniques et relire les modifications SQL et DAG

Exigences

  • Diplôme de licence en data science, analytique des données, gestion de l’information, informatique, technologies de l’information, discipline connexe ou expérience professionnelle équivalente
  • Au moins quatre ans d’expérience professionnelle globale
  • Au moins quatre ans d’expérience pratique en développement SQL et Python, dont une maîtrise avancée du SQL
  • Au moins trois ans d’expérience dans la création de pipelines de données de production sur des architectures de données modernes
  • Au moins deux ans d’expérience avec des entrepôts de données cloud tels que Snowflake, Amazon Redshift ou BigQuery
  • Expérience professionnelle avec un orchestrateur de workflows ; Airflow est fortement recommandé
  • Expérience dans la planification de l’entraînement de modèles de machine learning et de l’inférence batch via SageMaker ou une plateforme comparable
  • Bonne compréhension pratique des concepts de machine learning appliqué, notamment la construction de jeux de données, les fuites, les métriques d’évaluation et les opérations du cycle de vie des modèles
  • Expérience pratique d’AWS, notamment S3 et IAM, ainsi qu’une bonne connaissance des formats de fichiers en colonnes
  • Expérience avérée de la responsabilité de la qualité des données grâce aux tests, à la supervision, aux alertes et à l’analyse des causes racines
  • Solides pratiques d’ingénierie logicielle et de scripting, notamment le contrôle de version, la revue de code et le développement modulaire
  • Excellentes aptitudes à la communication et à la collaboration interfonctionnelle
  • Capacité à diriger et à accompagner des équipes d’ingénierie data
  • Une expérience de la publicité numérique, de Snowflake avancé, des données temporelles, du big data, des frameworks de qualité des données, des plateformes de données distribuées, de services AWS supplémentaires, de la gouvernance des données et des agents de codage IA serait un plus

Avantages

  • Les avantages comprennent des congés payés, une assurance et une rémunération compétitive
  • Congés payés
  • Assurance

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