Pattern Bioscience היא חברת ביוטכנולוגיה ובריאות המפתחת בדיקות אבחון מהירות, שאינן דורשות תרבית, לזיהוי זיהומים חיידקיים העמידים לתרופות. הטכנולוגיה שלה משלבת ניתוח חד-תאי של מיקרואורגניזמים עם למידת מכונה כדי להפיק בתוך שעות תוצאות בעלות משמעות קלינית, וכך לסייע לאנשי מקצועות הבריאות לזהות מוקדם יותר את הטיפולים המתאימים. פעילות החברה מתמודדת עם עמידות לאנטיביוטיקה באמצעות תמיכה בקבלת החלטות מהירה ומבוססת יותר, שעשויה לשפר את תוצאות הטיפול במטופלים ולהפחית עלויות מיותרות במערכת הבריאות.
מהנדס נתונים בכיר, נתונים ואנליטיקה – פונה במתכונת היברידית
הובלת מערכות נתוני האופטימיזציה לפרסום של Pattern Bioscience, כולל מאגר הפיצ'רים ותהליכי הסקת המסקנות של למידת המכונה. תחזוקת עדכוני הצעות המחיר והתקציב עבור ממשקי API של פרסום בזירות מסחר, באופן אמין ותחת בקרת איכות.
תיאור
- לבנות, לפרוס ולתמוך בצינורות עיבוד אצווה אוטומטיים וניתנים להרחבה, שקולטים מקורות מגוונים לאגם הנתונים
- לנהל ולשפר את התזמור ב-Airflow עבור תהליכי עבודה יומיים ורב־DAGיים בכל 15 דקות, כולל תלויות, ניסיונות חוזרים, השלמות היסטוריות, רענונים מלאים והרצות חוזרות בטוחות
- לפתח ולייעל SQL אנליטי באמצעות צירופים רחבים, פונקציות חלון, מיזוגים אינקרמנטליים, התאמת גודל מחסן נתונים ופרופיילינג של שאילתות
- להוסיף פיצ'רים ותוויות למאגר הפיצ'רים תוך שמירה על תקנים מבוססים למניעת דליפה ולשלמות נתונים
- לתאם אימון מודלים והסקה באצווה ב-SageMaker באמצעות Airflow, כולל מערכי נתונים, העברות S3 ו-Parquet, תמונות אימון, התאמת גודל מופעים, תחזיות ומדדים
- ליצור גישות לביקורת נתונים ולאכוף בדיקות איכות חוסמות לפני כתיבות חיצוניות
- לאבחן ולפתור בעיות בעיבוד נתונים בקנה מידה גדול, לחקור כשלים ולהשתתף במיון תקלות בכוננות
- להגן על אידמפוטנטיות, זיהוי נתונים חדשים, אימות פעולות, ביטול ורישומי ביקורת עבור עדכוני זירות המסחר
- לשתף פעולה עם מדעני נתונים, אסטרטגים לפרסום וצוותי הנדסת פלטפורמה
- להמיר יעדי ROAS, קצב ניצול תקציב, כללי ספרי הפעלה ואסטרטגיית פרסום למודלים ולצינורות נתונים אמינים
- לקחת אחריות על איכות הנתונים בתחומים שהוקצו ולתאם פתרון בעיות עם צוותי תשתיות הנתונים
- להדריך מהנדסי נתונים, לספק הכוונה טכנית ולסקור שינויים ב-SQL וב-DAG
דרישות
- תואר ראשון במדעי הנתונים, אנליטיקה של נתונים, ניהול מידע, מדעי המחשב, טכנולוגיית מידע, תחום קשור או ניסיון מקצועי שקול
- לפחות ארבע שנות ניסיון מקצועי כולל
- לפחות ארבע שנות ניסיון מעשי בפיתוח SQL ו-Python, כולל SQL מתקדם
- לפחות שלוש שנות ניסיון בבניית צינורות נתונים בסביבת ייצור על גבי ארכיטקטורות נתונים מודרניות
- לפחות שנתיים ניסיון במחסני נתונים בענן כגון Snowflake, Amazon Redshift או BigQuery
- ניסיון מקצועי עם מתזמר תהליכי עבודה; ניסיון ב-Airflow מועדף מאוד
- ניסיון בתזמון אימון למידת מכונה והסקה באצווה באמצעות SageMaker או פלטפורמה דומה
- הבנה מעשית של מושגי למידת מכונה יישומית, כולל בניית מערכי נתונים, דליפה, מדדי הערכה ותפעול מחזור חיי מודל
- ניסיון מעשי ב-AWS, כולל S3 ו-IAM לפחות, וכן היכרות עם פורמטים של קבצים עמודתיים
- רקורד מוכח של אחריות על איכות נתונים באמצעות בדיקות, ניטור, התראות וניתוח גורמי שורש
- שיטות עבודה חזקות בהנדסת תוכנה ובסקריפטים, כולל בקרת גרסאות, סקירת קוד ופיתוח מודולרי
- מיומנויות מצוינות בתקשורת ובשיתוף פעולה חוצה־תפקידים
- יכולת להוביל צוותי הנדסת נתונים ולהדריך אותם
- ניסיון מועדף כולל פרסום דיגיטלי, Snowflake מתקדם, נתוני סדרות זמן, ביג דאטה, מסגרות איכות נתונים, פלטפורמות נתונים מבוזרות, שירותי AWS נוספים, ממשל נתונים וסוכני קידוד מבוססי בינה מלאכותית
הטבות
- ההטבות כוללות חופשה בתשלום, ביטוח ותגמול תחרותי
- חופשה בתשלום
- ביטוח