Pattern Bioscience
Pattern Bioscience
Pattern Bioscience è un’azienda di biotecnologie e assistenza sanitaria che sviluppa test diagnostici rapidi, senza coltura, per le infezioni batteriche resistenti ai farmaci. La sua tecnologia combina l’analisi a singola cellula dei microrganismi con l’apprendimento automatico per produrre risultati clinicamente utili nel giro di poche ore, aiutando i professionisti sanitari a individuare prima i trattamenti appropriati. L’attività dell’azienda affronta la resistenza agli antimicrobici favorendo decisioni più rapide e informate, che possono migliorare gli esiti dei pazienti e ridurre i costi sanitari evitabili.

Senior Data Engineer, dati e analytics – Pune ibrido

Guida i sistemi dati di ottimizzazione pubblicitaria di Pattern Bioscience, inclusi il feature store e i flussi di inferenza di machine learning. Mantieni aggiornamenti affidabili e sottoposti a controlli di qualità per offerte e budget destinati alle API pubblicitarie dei marketplace.

Descrizione

  • Creare, distribuire e supportare pipeline batch automatizzate e scalabili che acquisiscono fonti diverse nel lakehouse
  • Gestire e migliorare l’orchestrazione Airflow per flussi di lavoro giornalieri e multi-DAG di 15 minuti, coprendo dipendenze, nuovi tentativi, backfill, aggiornamenti completi e riesecuzioni sicure
  • Sviluppare e ottimizzare SQL analitico utilizzando join ampi, funzioni finestra, merge incrementali, dimensionamento del data warehouse e profilazione delle query
  • Aggiungere feature ed etichette al feature store mantenendo gli standard stabiliti di prevenzione delle fughe e completezza dei dati
  • Coordinare l’addestramento dei modelli e l’inferenza batch di SageMaker tramite Airflow, inclusi dataset, trasferimenti S3 e Parquet, immagini di addestramento, dimensionamento delle istanze, previsioni e metriche
  • Creare approcci per l’audit dei dati e applicare controlli di qualità bloccanti prima delle scritture esterne
  • Diagnosticare e risolvere problemi di elaborazione dei dati su larga scala, analizzare i guasti e partecipare al triage di reperibilità
  • Proteggere l’idempotenza, il rilevamento di nuovi dati, la convalida delle azioni, l’invalidazione e le tracce di audit per gli aggiornamenti del marketplace
  • Collaborare con data scientist, strateghi della pubblicità e team di ingegneria della piattaforma
  • Tradurre gli obiettivi di ROAS, il ritmo di spesa del budget, le regole del playbook e la strategia pubblicitaria in modelli e pipeline di dati affidabili
  • Assumere la responsabilità della qualità dei dati nei domini assegnati e coordinare la risoluzione dei problemi con i team di infrastruttura dati
  • Fare da mentore agli ingegneri dei dati, fornire indicazioni tecniche e revisionare le modifiche a SQL e DAG

Requisiti

  • Laurea in data science, analisi dei dati, gestione delle informazioni, informatica, tecnologie dell’informazione, disciplina correlata o esperienza professionale equivalente
  • Almeno quattro anni di esperienza professionale complessiva
  • Almeno quattro anni di esperienza pratica nello sviluppo con SQL e Python, incluso SQL avanzato
  • Almeno tre anni di esperienza nella creazione di pipeline di dati di produzione su architetture dati moderne
  • Almeno due anni di esperienza con data warehouse cloud come Snowflake, Amazon Redshift o BigQuery
  • Esperienza professionale con un orchestratore di workflow; Airflow è fortemente preferito
  • Esperienza nella pianificazione dell’addestramento di modelli di machine learning e dell’inferenza batch tramite SageMaker o una piattaforma comparabile
  • Conoscenza pratica dei concetti di machine learning applicato, inclusi costruzione dei dataset, leakage, metriche di valutazione e gestione operativa del ciclo di vita dei modelli
  • Esperienza pratica con AWS, inclusi almeno S3 e IAM, oltre alla familiarità con i formati di file colonnari
  • Comprovata esperienza nella gestione della qualità dei dati tramite test, monitoraggio, avvisi e analisi delle cause radice
  • Solide pratiche di ingegneria del software e scripting, inclusi controllo della versione, revisione del codice e sviluppo modulare
  • Eccellenti capacità di comunicazione e collaborazione interfunzionale
  • Capacità di guidare e fare da mentore a team di data engineering
  • Costituisce un vantaggio l’esperienza nella pubblicità digitale, in Snowflake avanzato, nei dati delle serie temporali, nei big data, nei framework per la qualità dei dati, nelle piattaforme dati distribuite, in ulteriori servizi AWS, nella governance dei dati e negli agenti di programmazione basati sull’IA

Benefit

  • I benefit includono ferie retribuite, assicurazione e una retribuzione competitiva
  • Ferie retribuite
  • Assicurazione

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