Employer Direct Healthcare pomaga organizacjom, które samodzielnie finansują ubezpieczenia zdrowotne, zapewniać pracownikom wysokiej jakości, bardziej przystępną cenowo specjalistyczną opiekę medyczną. Za pośrednictwem platformy Lantern Specialty Care firma łączy uczestników z wyselekcjonowaną siecią chirurgów i placówek medycznych, oferujących planowe zabiegi, leczenie nowotworów oraz opiekę infuzyjną. Jej model opieki łączy dobór świadczeniodawców, negocjowanie stawek i wsparcie na każdym etapie leczenia, kładąc nacisk na dostępność doskonałej opieki w zasięgu dojazdu samochodem dla uczestników z obszarów wiejskich i miejskich.
Starszy inżynier hurtowni danych — praca hybrydowa
Twórz i optymalizuj potoki ELT oraz analityczne modele danych dla specjalistycznej platformy medycznej Lantern. Pracuj z Azure Data Factory, Fivetran, dbt, Pythonem i SQL, zwiększając niezawodność danych oraz wydajność analityki.
Opis
- Twórz i utrzymuj skalowalne procesy ELT z użyciem Azure Data Factory, Fivetran i dbt
- Monitoruj kondycję potoków, analizuj awarie i rozwiązuj problemy, aby zapewnić niezawodne dostarczanie danych
- Współpracuj z analitykami danych, przekładając potrzeby biznesowe na wydajne i przejrzyście udokumentowane modele danych dbt
- Aktualizuj i ulepszaj modele danych wraz ze zmianą wymagań analitycznych
- Administruj platformą analityczną Lantern i optymalizuj jej działanie
- Oceniaj wydajność zapytań i stosuj odpowiednie strategie partycjonowania danych
- Ulepszaj modele danych, aby zwiększać szybkość przetwarzania i efektywność operacyjną
Wymagania
- Wykształcenie wyższe informatyczne lub w pokrewnej dziedzinie albo równoważne doświadczenie praktyczne
- Co najmniej pięć lat doświadczenia zawodowego na stanowisku inżyniera danych, inżyniera hurtowni danych lub podobnego specjalisty zajmującego się tworzeniem produkcyjnych potoków danych
- Co najmniej pięć lat doświadczenia w programowaniu w Pythonie i SQL w środowisku produkcyjnym
- Co najmniej dwa lata praktycznego doświadczenia z Databricks, w tym ze Spark lub PySpark, Delta Lake i Workflows
- Praktyczne doświadczenie w tworzeniu potoków ELT lub ETL z wykorzystaniem platform takich jak Azure Data Factory, Fivetran lub dbt
- Bardzo dobra znajomość hurtowni danych, w tym projektowania, tworzenia i optymalizacji modeli danych, takich jak modele wymiarowe
- Doświadczenie w optymalizacji wydajności zapytań i potoków
- Doświadczenie we wspieraniu użytkowników analityki i raportowania oraz współpracy z analitykami i partnerami z różnych działów
- Regularne praktyczne korzystanie z narzędzi AI do programowania, takich jak Claude Code lub Copilot, w pracy inżynierskiej
- Mile widziane: znajomość Databricks Genie lub Snowflake Cortex
- Mile widziane: doświadczenie w ochronie zdrowia
Benefity
- Ubezpieczenie medyczne
- Ubezpieczenie stomatologiczne
- Ubezpieczenie okulistyczne
- Ubezpieczenie na wypadek krótko- i długoterminowej niezdolności do pracy
- Ubezpieczenie na życie
- Plan 401(k) z dopłatami firmy
- Elastyczny urlop
- Płatny urlop rodzicielski