Az ExaCare AI akut ellátást követő egészségügyi szolgáltatók, köztük szakképzett ápolást nyújtó intézmények és otthoni egészségügyi szolgáltatók számára fejleszt SaaS-szoftvereket. Platformja a klinikai dokumentációk összefoglalásával, a klinikai és pénzügyi kockázatok – például a PDPM-lehetőségek – azonosításával, a biztosítási fedezetre való jogosultság ellenőrzésével, valamint a férőhely-kihasználtság, a beteglétszám alakulása és a működési teljesítmény átláthatóvá tételével támogatja a beutalók felülvizsgálatát, a biztosítás ellenőrzését, a térítési folyamatokat és a felvételeket.
Vezető adatmérnök, távmunka Kanadában | ExaCare AI
Irányítsd az ExaCare AI posztakut ellátási platformjának adatmérnöki munkáját adatfolyamok, modellek és infrastruktúra építésével. Teremts megbízható alapokat a termék-, elemzési és gépi tanulási folyamatokhoz egészségügyi adatokkal.
Leírás
- Vezesd az adatkezdeményezéseket a műszaki tervezéstől és megvalósítástól az ellenőrzésen, bevezetésen át a folyamatos üzemeltetésig
- Építs és tarts karban skálázható adatbetöltési és -átalakítási folyamatokat alkalmazás-adatbázisokhoz, API-khoz, külső integrációkhoz és egészségügyi adatokhoz
- Hangold össze az adatarchitektúrát, az adatmodelleket és az integrációkat az ügyfelek, az üzemeltetők és a belső csapatok munkafolyamataival
- Dolgozz ki újrafelhasználható adatmodelleket és közös definíciókat a termékfunkciókhoz, jelentésekhez, elemzésekhez és gépi tanuláshoz
- Egészítsd ki az adatfolyamokat validációs, monitorozási, riasztási és helyreállítási képességekkel
- Növeld a feldolgozás hatékonyságát és a lekérdezések sebességét, miközben az adatok és a termék összetettségének növekedésével kordában tartod az infrastruktúra költségeit
- Dolgozz együtt a termék-, üzemeltetési, platform-, gépi tanulási és mérnöki csapatokkal, hogy az üzleti igényeket adatmegoldásokká alakítsd
- Járulj hozzá a műszaki tervezéshez, a kódellenőrzéshez, a dokumentációhoz, a mentoráláshoz és a fenntartható adatmérnöki gyakorlatokhoz
Követelmények
- Legalább 7 év mérnöki tapasztalat adatmérnöki területen, adatplatformokkal vagy jelentős adatfeldolgozást végző háttérrendszerekkel
- Magabiztos SQL- és TypeScript-ismeretek
- ETL/ELT-folyamatok, adatmodellek és munkafolyamat-vezérlési rendszerek tervezésében szerzett tapasztalat
- A függőségek, újrapróbálkozások, visszatöltések és sémaváltozások ismerete
- Relációs adatbázisok, adattárházak és felhőinfrastruktúra alapos ismerete
- Lekérdezés-optimalizálási, valamint skálázható tárolási és feldolgozórendszerek építésében szerzett tapasztalat
- Képesség éles adatfeldolgozó rendszerek teljes körű felelősségvállalására a tervezéstől a bevezetésen át a folyamatos támogatásig
- Jó ítélőképesség a termékek és munkafolyamatok terén
- Gyakorlati tapasztalat az adatminőség, a megfigyelhetőség, a hozzáférés-szabályozás és a bizalmas információk kezelésében
- Önálló képesség összetett, nyitott végű feladatok felmérésére, megtervezésére és megvalósítására
- Világos kommunikáció műszaki és nem műszaki partnerekkel
- Előnyt jelent az egészségügyi adatokkal, EHR-integrációval vagy interoperabilitással, például a FHIR-szabvánnyal szerzett tapasztalat
- Előnyt jelent az ML-folyamatok, AI-termékek vagy modellek tanításához és értékeléséhez használt adatkészletek támogatásában szerzett tapasztalat
- Előnyt jelent a Databricks, dbt, Airflow, Dagster, Spark vagy hasonló keretrendszerek ismerete
- Előnyt jelent a gyorsan növekvő startupnál szerzett adat-infrastruktúra-építési tapasztalat
Juttatások
- Távmunka lehetősége Torontóban és Vancouverben
- Hibrid munkavégzés lehetősége New Yorkban