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NationsBenefits
NationsBenefits
1001 – 5000 Dipendenti
Sponsor per visto H1BAssistenza sanitariaConsulenzaLogistica
NationsBenefits è un’azienda di tecnologia sanitaria che combina tecnologia finanziaria, amministrazione di prestazioni integrative e servizi di assistenza agli iscritti. Le sue soluzioni includono l’assistenza uditiva tramite NationsHearing, prodotti per la salute e il benessere da banco tramite NationsOTC e la consegna di pasti tramite NationsMarket. L’azienda offre inoltre assistenza in caso di emergenza, trasporto sanitario, orientamento personalizzato sulla salute e altri programmi pensati per aiutare gli iscritti ad accedere alle proprie prestazioni e a utilizzarle. Le sue piattaforme Benefits Pro™ supportano la configurazione delle prestazioni, l’assistenza agli iscritti, le transazioni di commercio elettronico e le operazioni correlate. NationsBenefits utilizza analisi e programmi personalizzati per aiutare i piani sanitari a colmare le lacune nell’assistenza, migliorare gli esiti per gli iscritti e rafforzare la loro esperienza con le prestazioni. Con team attivi nei settori sanitario, della consulenza e della logistica, l’azienda assume personale per diverse funzioni legate alla tecnologia delle prestazioni e all’erogazione dei servizi.
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Offerte dell’azienda

Senior Staff Data Analytics Engineer – Lavoro da remoto in Florida

Senior Staff Data Analytics Engineer responsabile dello sviluppo delle basi dbt, Databricks e Tableau per la piattaforma fintech sanitaria di NationsBenefits. Il ruolo si concentra su prodotti di dati governati, modelli semantici e automazione a supporto del processo decisionale in ambito sanitario.

USStati UnitiFLFloridaDa remotoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseAnalista di dati
PythonScripting shellSQLTableau

Descrizione

  • Creare, testare e mantenere modelli di dati analitici pronti per la produzione con dbt e Databricks
  • Creare modelli scalabili del livello Gold che trasformino i dati operativi in dataset analitici pronti per il business
  • Sviluppare modelli dimensionali, focalizzati sui domini e riutilizzabili per reportistica, analisi e prodotti dati downstream
  • Mantenere confini chiari tra dati grezzi e curati, modelli analitici Gold e livello semantico aziendale
  • Implementare pratiche di test, documentazione, lineage, controllo delle versioni e deployment per gli asset di dati analitici
  • Creare e perfezionare modelli semantici che standardizzino metriche aziendali, dimensioni e KPI
  • Sviluppare basi analitiche progettate per Tableau e altre piattaforme di business intelligence o self-service
  • Centralizzare definizioni riutilizzabili per ridurre la logica duplicata tra dashboard, report e flussi di lavoro degli analisti
  • Collaborare con analisti e team aziendali per trasformare i concetti di business in modelli analitici governati
  • Gestire dataset analitici, modelli semantici e metriche riutilizzabili come prodotti dati formali
  • Creare prodotti dati riutilizzabili per più utenti downstream
  • Collaborare con i team di prodotto, analytics, ingegneria e business per identificare e stabilire le priorità dei prodotti dati
  • Migliorare usabilità, reperibilità e adozione self-service dei dati analitici
  • Sviluppare utility in Python, SQL, shell scripting e tecnologie correlate per preparazione, validazione, deployment, monitoraggio e automazione operativa dei dati
  • Creare pattern di ingegneria ripetibili che sostituiscano i flussi di lavoro analitici manuali
  • Contribuire a revisioni del codice, debugging, ottimizzazione delle prestazioni e supporto alla produzione
  • Utilizzare Git, CI/CD, test automatizzati, sviluppo modulare e pratiche di deployment consapevoli dell’infrastruttura
  • Definire standard e pattern di progettazione per analytics engineering, modellazione dei dati, livelli semantici e prodotti dati
  • Guidare e fare da mentor a data engineer analitici, analisti e team dati adiacenti
  • Revisionare architettura e codice continuando a contribuire attivamente alla piattaforma
  • Collaborare con i team di data platform e data engineering su architettura, prestazioni, governance e qualità dei dati
  • Contribuire a definire la roadmap della capacità di analytics engineering dell’organizzazione

Requisiti

  • Almeno 10 anni di esperienza in analytics engineering, data engineering, business intelligence o disciplina correlata
  • Ottima conoscenza di SQL ed esperienza significativa nella progettazione di modelli di dati analitici
  • Esperienza professionale in produzione con dbt
  • Esperienza pratica in produzione con Databricks, inclusi Delta Lake e i moderni pattern lakehouse
  • Esperienza nella realizzazione di soluzioni analitiche tramite Tableau o piattaforme di business intelligence comparabili
  • Solida conoscenza di modellazione dimensionale, architettura del livello Gold, modellazione semantica, metriche e data governance
  • Esperienza nella creazione di prodotti dati riutilizzabili, anziché concentrarsi principalmente su singoli report o dashboard
  • Conoscenza avanzata di Python e scripting per l’automazione
  • Esperienza con Git, CI/CD, test, code review e pratiche moderne di sviluppo software
  • Capacità di trasformare requisiti aziendali ambigui in soluzioni tecniche durature
  • Padronanza nella progettazione di modelli semantici aziendali, nella scrittura di trasformazioni dbt, nel debugging Python, nell’ottimizzazione dei workload Databricks e nella collaborazione con gli stakeholder aziendali
  • Non è indicato alcun titolo di studio specifico

Benefit

  • Opportunità di crescita professionale all’interno dell’organizzazione
  • Un ambiente di lavoro gratificante
  • La possibilità di contribuire alla trasformazione del settore sanitario
  • Attività distribuite in più sedi negli Stati Uniti, in Sud America e in India

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5001 – 10.000 Dipendenti
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