Employer Direct Healthcare
Employer Direct Healthcare
Employer Direct Healthcare aide les organisations qui s’autoassurent à proposer à leurs employés des soins spécialisés de haute qualité à un coût plus abordable. Grâce à sa plateforme Lantern Specialty Care, l’entreprise met ses membres en relation avec un réseau sélectionné de chirurgiens et d’établissements pour des interventions planifiées, des traitements contre le cancer et des soins par perfusion. Son modèle de soins associe la sélection des prestataires, des tarifs négociés et un accompagnement tout au long du parcours de traitement, en mettant l’accent sur l’accès à des soins d’excellence à une distance raisonnable en voiture pour les membres des communautés rurales comme urbaines.

Ingénieur senior en entrepôt de données - Hybride

Concevez et optimisez des pipelines ELT et des modèles de données analytiques pour la plateforme de soins de santé spécialisés de Lantern. Travaillez avec Azure Data Factory, Fivetran, dbt, Python et SQL afin d’améliorer la fiabilité des données et les performances analytiques.

Description

  • Développer et maintenir des flux de travail ELT évolutifs avec Azure Data Factory, Fivetran et dbt
  • Surveiller l’état des pipelines, rechercher les défaillances et résoudre les problèmes afin de garantir une livraison fiable des données
  • Collaborer avec les analystes de données pour traduire les besoins métier en modèles de données dbt efficaces et clairement documentés
  • Mettre à jour et améliorer les modèles de données à mesure que les exigences analytiques évoluent
  • Administrer et optimiser la plateforme analytique de Lantern
  • Évaluer les performances des requêtes et appliquer des stratégies appropriées de partitionnement des données
  • Améliorer les modèles de données afin d’accroître la vitesse de traitement et l’efficacité opérationnelle

Exigences

  • Diplôme de licence en informatique ou dans une discipline connexe, ou expérience pratique équivalente
  • Au moins cinq ans d’expérience professionnelle en tant qu’ingénieur data, ingénieur en entrepôt de données ou spécialiste comparable développant des pipelines de données en production
  • Au moins cinq ans d’expérience en production avec Python et SQL
  • Au moins deux ans d’expérience pratique avec Databricks, notamment Spark ou PySpark, Delta Lake et Workflows
  • Expérience pratique de la création de pipelines ELT ou ETL avec des plateformes telles qu’Azure Data Factory, Fivetran ou dbt
  • Solides connaissances en entreposage de données, notamment en conception, développement et optimisation de modèles de données tels que les modèles dimensionnels
  • Expérience de l’optimisation des performances des requêtes et des pipelines
  • Expérience de l’accompagnement des utilisateurs de l’analytique et du reporting, en collaboration avec des analystes et des partenaires interfonctionnels
  • Utilisation pratique et régulière d’outils de programmation assistée par IA, tels que Claude Code ou Copilot, dans le travail d’ingénierie
  • Souhaité : Connaissance de Databricks Genie ou Snowflake Cortex
  • Souhaité : Expérience dans le secteur de la santé

Avantages

  • Assurance maladie
  • Assurance dentaire
  • Assurance optique
  • Couverture invalidité de courte et de longue durée
  • Assurance vie
  • Plan 401(k) avec abondement de l’entreprise
  • Congés flexibles
  • Congé parental payé

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