Pattern Bioscience yra biotechnologijų ir sveikatos priežiūros įmonė, kurianti greitus, nuo mikroorganizmų auginimo nepriklausomus diagnostikos metodus vaistams atsparioms bakterinėms infekcijoms nustatyti. Jos technologija sujungia mikroorganizmų vienos ląstelės analizę ir mašininį mokymąsi, kad per kelias valandas būtų gauti kliniškai pritaikomi rezultatai. Tai padeda sveikatos priežiūros specialistams anksčiau nustatyti tinkamą gydymą. Įmonės veikla prisideda prie kovos su atsparumu antimikrobinėms medžiagoms, nes padeda priimti greitesnius ir labiau informacija pagrįstus sprendimus, galinčius pagerinti pacientų gydymo rezultatus ir sumažinti išvengiamas sveikatos priežiūros išlaidas.
Vyresnysis duomenų inžinierius, duomenys ir analitika – Puna, hibridinis darbas
Vadovaukite „Pattern Bioscience“ reklamos optimizavimo duomenų sistemoms, įskaitant požymių saugyklą ir mašininio mokymosi išvadų darbo eigas. Prižiūrėkite patikimus, kokybės kontrolės užtikrinamus pasiūlymų ir biudžetų atnaujinimus prekyviečių reklamos API.
Aprašymas
- Kurkite, diekite ir palaikykite keičiamo masto automatizuotus paketinio apdorojimo duomenų srautus, įkeliančius įvairių šaltinių duomenis į lakehouse
- Valdykite ir tobulinkite Airflow orkestravimą kasdienėms ir kas 15 minučių vykdomoms kelių DAG darbo eigoms, apimančioms priklausomybes, pakartotinius bandymus, trūkstamų duomenų užpildymą, visiškus atnaujinimus ir saugius pakartotinius paleidimus
- Kurkite ir optimizuokite analitinį SQL, naudodami plačias jungtis, lango funkcijas, inkrementinius suliejimus, duomenų saugyklos dydžio parinkimą ir užklausų profiliavimą
- Įtraukite požymius ir žymas į požymių saugyklą, laikydamiesi nustatytų duomenų nutekėjimo prevencijos ir duomenų išsamumo standartų
- Koordinuokite SageMaker modelių mokymą ir paketinį išvadų generavimą per Airflow, įskaitant duomenų rinkinius, S3 ir Parquet perdavimus, mokymo atvaizdus, egzempliorių dydžio parinkimą, prognozes ir metrikas
- Kurkite duomenų audito metodus ir užtikrinkite blokuojančius kokybės patikrinimus prieš išorinius įrašymus
- Diagnozuokite ir spręskite didelės apimties duomenų apdorojimo problemas, tirkite gedimus ir dalyvaukite budėjimo situacijų triage procese
- Užtikrinkite prekyviečių atnaujinimų idempotentiškumą, naujų duomenų aptikimą, veiksmų validavimą, anuliavimą ir audito pėdsakus
- Bendradarbiaukite su duomenų mokslininkais, reklamos strategais ir platformų inžinerijos komandomis
- Paverskite ROAS tikslus, biudžeto paskirstymą laike, žaidimo taisykles ir reklamos strategiją patikimais duomenų modeliais bei srautais
- Prisiimkite atsakomybę už duomenų kokybę priskirtose srityse ir koordinuokite problemų sprendimą su duomenų infrastruktūros komandomis
- Mentoriaukite duomenų inžinieriams, teikite technines rekomendacijas ir peržiūrėkite SQL bei DAG pakeitimus
Reikalavimai
- Bakalauro laipsnis duomenų mokslo, duomenų analitikos, informacijos valdymo, kompiuterių mokslo, informacinių technologijų ar susijusioje srityje arba lygiavertė profesinė patirtis
- Ne mažesnė kaip ketverių metų bendra profesinė patirtis
- Ne mažesnė kaip ketverių metų praktinė SQL ir Python kūrimo patirtis, įskaitant pažangų SQL
- Ne mažesnė kaip trejų metų patirtis kuriant gamybines duomenų perdavimo grandines šiuolaikinėse duomenų architektūrose
- Ne mažesnė kaip dvejų metų patirtis dirbant su debesijos duomenų saugyklomis, tokiomis kaip Snowflake, Amazon Redshift ar BigQuery
- Profesinė darbo eigos orkestratoriaus naudojimo patirtis; primygtinai pageidaujama Airflow patirtis
- Patirtis planuojant mašininio mokymosi modelių mokymą ir paketinį išvadų generavimą per SageMaker ar panašią platformą
- Praktinis taikomojo mašininio mokymosi sąvokų išmanymas, įskaitant duomenų rinkinių sudarymą, duomenų nutekėjimą, vertinimo metrikas ir modelio gyvavimo ciklo operacijas
- Praktinė AWS patirtis, įskaitant bent S3 ir IAM, taip pat stulpelinių failų formatų išmanymas
- Įrodyta atsakomybė už duomenų kokybę atliekant testavimą, stebėseną, įspėjimus ir pagrindinės priežasties analizę
- Tvirti programinės įrangos inžinerijos ir scenarijų kūrimo įgūdžiai, įskaitant versijų valdymą, kodo peržiūrą ir modulinį kūrimą
- Puikūs bendravimo ir tarpfunkcinio bendradarbiavimo įgūdžiai
- Gebėjimas vadovauti duomenų inžinerijos komandoms ir jas mentoriauti
- Privalumu laikoma patirtis skaitmeninės reklamos, pažangaus Snowflake naudojimo, laiko eilučių duomenų, didžiųjų duomenų, duomenų kokybės sistemų, paskirstytų duomenų platformų, papildomų AWS paslaugų, duomenų valdymo ir dirbtinio intelekto kodavimo agentų srityse
Privalumai
- Privalumai apima apmokamą laisvą laiką, draudimą ir konkurencingą atlygį
- Apmokamas laisvas laikas
- Draudimas