CSpring

51 – 200 従業員

CSpringは1996年に設立されたコンサルティング会社です。官民の組織がデータを、テクノロジーを活用した実用的なビジネスソリューションへと転換できるよう支援しています。専任のコンサルタントが顧客と連携して目標を把握し、各組織に適したデータアーキテクチャ、データ管理、分析、レポート、ソフトウェア、可視化を設計・提供します。CSpringは女性が所有する企業として認定されており、インディアナ州の「働きやすい職場」に選ばれた実績があります。

企業の求人

データ・アナリティクス担当シニアテクニカルアーキテクト

CSpringで企業データウェアハウス、レポート、分析基盤の近代化を主導します。 Python、SQL、BI、クラウド、エンジニアリングの取り組みを指揮します。

2 週間前

アメリカ合衆国

イリノイ州リモートフルタイムシニアリード必須言語：英語ソフトウェアエンジニアバックエンドエンジニア

Azure ETL Informatica Linux Python SQL Tableau Unix クラウド

仕事内容

レポート、分析、データ統合、トランザクション処理ソリューションのアーキテクチャを主導します。
ビジネス、運用、規制上のニーズを保守しやすいシステム設計に落とし込みます。
従来型の ETL、SQL、Linux/Unix スクリプト、手作業のプロセスを Python アプリケーションと自動化によって近代化します。
アーキテクチャ、開発、レビュー、テスト、導入、性能調整、本番環境のサポートを実務面から指導します。
選択肢を比較し、測定可能な結果を記録するための概念実証を構築します。
Web と UI、API とサービス、処理、データベース、オーケストレーション、スケジューリング、セキュリティ、アクセス、監視、復旧にわたるアーキテクチャを策定します。
企業レポート、ドリルダウン、照合、データ品質、旧式レポートの更新を含む BI と分析の提供を統括します。
Azure DevOps または同等の環境で、作業項目、リポジトリ、ブランチ、プルリクエスト、レビュー、CI/CD、リリース追跡、デプロイを含むエンジニアリングの実践を定めます。
適切なガバナンスのもとで AI と自動化を活用し、分析、変換、文書化、テストを効率化します。
アーキテクチャ図、設計書、仕様書、データフローとインターフェースの文書、ロードマップ、見積もり、リスク記録、サポートモデルを作成します。
アーキテクチャ、データエンジニアリング、ETL、BI、モデリング、分析、テストの各チームを率いて育成します。
顧客の関係者や Optum のリーダーに、アーキテクチャの選択肢、リスク、推奨事項を説明します。

応募要件

コンピューターサイエンス、工学、情報システムまたは関連分野の学士号、あるいは同等の実務経験。
情報技術分野で10年以上の経験。
大規模な企業システムにおけるシニアレベルのアプリケーション、ソリューション、テクニカル、またはデータアーキテクチャの経験。
企業データウェアハウス、レポート、分析、保険金請求またはトランザクション処理ソリューションをゼロから構築した経験。
Python の実務開発経験と高度な SQL スキル。
自動化、データ処理、トラブルシューティング、コードレビューの経験。
API、サービス、Web コンポーネント、データベース、セキュリティ、アクセス、スケジューリング、監視、環境管理にわたるアプリケーションアーキテクチャ設計の経験。
BusinessObjects、Power BI、Tableau、SAS または同様の企業向けツールを使った BI とレポーティングの実務経験。
Azure DevOps または同等のプラットフォームで、ソース管理、ブランチ、プルリクエスト、CI/CD、自動デプロイを導入した経験。
BI、データ、エンジニアリングの各チームを率いた経験。
顧客や経営幹部に向けた優れた文書作成、口頭での説明、プレゼンテーション能力。
医療保険の支払者、Medicaid、マネージドケア、または健康保険の経験があれば尚可。
連邦政府向け報告の経験があれば尚可。特に CMS-64、四半期支出報告、照合、認証、または州の Medicaid 関連報告の経験。
Azure、Azure Data Factory、Databricks、Data Lake Storage、Snowflake、または同等のクラウドデータサービスを用いたオンプレミスからクラウドへの移行経験があれば尚可。
Informatica、Teradata、または同等の企業統合・大規模 MPP ウェアハウスプラットフォームを用いた ETL/ELT とデータエンジニアリングの経験があれば尚可。
企業ガバナンスのもと、AI 支援エンジニアリングや自動化を用いたコード変換、ソースからターゲットへのマッピング、テスト、文書化、データ品質管理の経験があれば尚可。
概念、論理、物理データモデリング、有効期間付き参照データ、ディメンショナルモデル、トランザクションのリネージュに関する経験があれば尚可。
Linux/Unix スクリプトおよびジョブオーケストレーションの経験があれば尚可。
HIPAA、PHI、PII、セキュリティアーキテクチャ、公的機関のコンプライアンス要件に関する知識があれば尚可。
上位学位、またはアーキテクチャ、クラウド、データ、アジャイル関連の資格があれば尚可。