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Adoreal
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51 – 200 Employés
ConseilLogistiqueSoins de santé
Adoreal est une entreprise spécialisée dans les technologies de santé et de beauté, axée sur la chirurgie esthétique et reconstructrice ainsi que sur les procédures esthétiques. Sa plateforme intégrée aide les personnes à explorer les options de traitement, à évaluer leurs besoins et à planifier des soins personnalisés grâce à des outils tels que la simulation 3D et les évaluations sur mesure. En réunissant des informations et des ressources d’aide à la décision, Adoreal cherche à rendre le parcours de traitement plus transparent, éclairé et pratique.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur senior en données chez Adoreal — télétravail, États-Unis

Pilotez l’architecture de l’entrepôt de données, la modélisation sémantique et les pipelines de données enrichis par l’IA pour les produits d’Adoreal destinés aux cabinets de chirurgie plastique et de médecine esthétique.

USÉtats-UnisCACalifornieCOColoradoFLFlorideILIllinoisMNMinnesotaOKOklahomaOROregonPAPennsylvanieRIRhode IslandTXTexasUTUtahWAÉtat de Washington
110 000 $ – 135 000 $ / an
À distanceTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur data
AirflowAmazon RedshiftAWSBigQueryCloudPythonSQLTerraformVault

Description

  • Être responsable de l’architecture cible de l’entrepôt de données et de la couche curated, documenter les décisions de conception et orienter son évolution à long terme.
  • Créer une couche sémantique centralisant les définitions des métriques, les formules et leur justification.
  • Définir des normes pour les noms, les libellés, la traçabilité, les valeurs énumérées et le suivi historique des règles métier.
  • Développer un modèle de configuration pour les règles métier propres à chaque cabinet.
  • Collaborer quotidiennement avec les ingénieurs data et effectuer régulièrement des revues de code et de travail.
  • Construire la couche gold et la bibliothèque de rapports fondamentale pour les nouveaux cabinets, notamment sur les parcours des patients, la capacité et la croissance.
  • Étendre l’infrastructure as code et l’intégration continue à l’entrepôt et aux pipelines, avec des tests de dérive de schéma.
  • Transformer des dossiers cliniques non structurés, notamment des journaux, des notes et des formulaires soumis au format HTML et PDF, en données exploitables.
  • Automatiser le profilage des migrations, la réconciliation des écarts, la validation de la qualité des données et le provisionnement des rapports.
  • Utiliser l’IA dans les pipelines de données pour l’enrichissement, la détection d’anomalies, la création de métadonnées, les dictionnaires de données et les catalogues de valeurs énumérées.
  • Préparer l’entrepôt à un usage sûr et efficace de l’IA grâce au catalogage, aux requêtes sémantiques, aux jeux d’évaluation et à la gouvernance des outils utilisant les données des patients.
  • Créer des processus de migration reproductibles couvrant le profilage, la mise en correspondance des écarts, le mappage des schémas, la mise en correspondance des enregistrements et les rapports sur les enregistrements rejetés.
  • Travailler avec l’équipe d’ingénierie sur les évolutions de la plateforme et les contrats formels régissant les mises à jour de la plateforme de l’entrepôt.
  • Collaborer avec les responsables produit et commerciaux afin d’établir des indicateurs métier pertinents.

Exigences

  • Au moins huit ans d’expérience en ingénierie des données, incluant la responsabilité de bout en bout de l’architecture d’un entrepôt de données ou d’un lakehouse, de l’ingestion jusqu’à la couche curated utilisée par les parties prenantes.
  • Maîtrise avancée de SQL et de Python, avec une expérience en production sur un entrepôt de données cloud moderne.
  • Expérience avec Redshift, Snowflake, BigQuery ou Databricks.
  • Expérience pratique dans la création d’une couche sémantique ou de métriques avec dbt ou un outil comparable.
  • Expérience en production de l’orchestration et de l’infrastructure as code sur AWS, notamment avec Airflow et Terraform.
  • Expérience dans la conception et l’exploitation de modèles dimensionnels ou Data Vault en production.
  • Expérience dans la mise en œuvre de tests de qualité des données et de solutions d’observabilité avec les tests dbt, Great Expectations ou une solution équivalente.
  • Utilisation régulière d’agents de programmation et d’outils d’IA dans le travail quotidien d’ingénierie.
  • Expérience de l’application de l’IA au sein d’une plateforme de données, par exemple pour la classification de dossiers non structurés fondée sur des LLM, la mise en correspondance d’entités, la détection d’anomalies ou les requêtes en langage naturel sur une couche sémantique, avec un jeu d’évaluation à l’appui.
  • Expérience de la gestion de données réglementées, notamment de données de santé ou financières.
  • Autorisation actuelle et valide de travailler dans le pays où vous soumettez votre candidature.
  • Adoreal ne fournit pas de parrainage de visa pour ce poste.

Avantages

  • Couverture santé pour les employés et leur famille.
  • Plan 401(k).
  • Congés payés.
  • Jours fériés de l’entreprise payés.
  • Possibilités de participer au capital de l’entreprise.
  • Télétravail intégral avec horaires flexibles.
  • Culture d’équipe collaborative et performante.
  • Possibilités d’évolution et de développement professionnel.
  • Des aménagements liés au handicap sont disponibles tout au long du processus de recrutement.

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