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Pattern Bioscience
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11 – 50 Funcionários
BiotecnologiaCuidados de saúdeSeguro-saúde
A Pattern Bioscience é uma empresa de biotecnologia e saúde que desenvolve diagnósticos rápidos e independentes de cultura para infecções bacterianas resistentes a medicamentos. Sua tecnologia combina a análise unicelular de microrganismos com aprendizado de máquina para produzir resultados clinicamente úteis em poucas horas, ajudando profissionais de saúde a identificar mais rapidamente os tratamentos adequados. O trabalho da empresa enfrenta a resistência aos antimicrobianos ao apoiar decisões mais rápidas e bem fundamentadas, que podem melhorar os resultados dos pacientes e reduzir custos evitáveis na área da saúde.
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Vagas da empresa

Engenheiro(a) sênior de dados, dados e analytics – Pune híbrido

Lidere os sistemas de dados de otimização de publicidade da Pattern Bioscience, incluindo o feature store e os fluxos de inferência de machine learning. Mantenha atualizações confiáveis e com controle de qualidade de lances e orçamentos para APIs de publicidade de marketplaces.

INÍndiaHíbridoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de dados
AirflowAmazon RedshiftAWSBigQueryNuvemPythonSQL

Descrição

  • Construir, implantar e dar suporte a pipelines automatizados e escaláveis de processamento em lote que ingerem diversas fontes no lakehouse
  • Gerenciar e aprimorar a orquestração do Airflow para fluxos de trabalho diários e multi-DAG de 15 minutos, abrangendo dependências, novas tentativas, backfills, atualizações completas e reexecuções seguras
  • Desenvolver e otimizar SQL analítico usando joins amplos, funções de janela, merges incrementais, dimensionamento do data warehouse e criação de perfis de consultas
  • Adicionar features e labels ao feature store, mantendo os padrões estabelecidos de prevenção de vazamento e completude dos dados
  • Coordenar o treinamento de modelos e a inferência em lote do SageMaker por meio do Airflow, incluindo datasets, transferências S3 e Parquet, imagens de treinamento, dimensionamento de instâncias, previsões e métricas
  • Criar abordagens de auditoria de dados e aplicar verificações de qualidade bloqueantes antes de gravações externas
  • Diagnosticar e resolver problemas de processamento de dados em larga escala, investigar falhas e participar da triagem de plantão
  • Preservar a idempotência, a detecção de novos dados, a validação de ações, a invalidação e as trilhas de auditoria das atualizações do marketplace
  • Trabalhar em parceria com cientistas de dados, estrategistas de publicidade e equipes de engenharia de plataforma
  • Transformar metas de ROAS, ritmo de consumo do orçamento, regras do playbook e estratégia de publicidade em modelos e pipelines de dados confiáveis
  • Assumir a responsabilidade pela qualidade dos dados nos domínios atribuídos e coordenar a resolução de problemas com as equipes de infraestrutura de dados
  • Orientar engenheiros de dados, fornecer direcionamento técnico e revisar alterações em SQL e DAGs

Requisitos

  • Bacharelado em ciência de dados, analytics de dados, gestão da informação, ciência da computação, tecnologia da informação, disciplina relacionada ou experiência profissional equivalente
  • Pelo menos quatro anos de experiência profissional geral
  • Pelo menos quatro anos de experiência prática em desenvolvimento com SQL e Python, incluindo SQL avançado
  • Pelo menos três anos de experiência construindo pipelines de dados de produção em arquiteturas modernas de dados
  • Pelo menos dois anos de experiência com data warehouses em nuvem, como Snowflake, Amazon Redshift ou BigQuery
  • Experiência profissional com um orquestrador de fluxos de trabalho; Airflow é fortemente preferido
  • Experiência agendando treinamento de machine learning e inferência em lote por meio do SageMaker ou de uma plataforma comparável
  • Compreensão prática de conceitos de machine learning aplicado, incluindo construção de datasets, vazamento, métricas de avaliação e operações do ciclo de vida de modelos
  • Experiência prática com AWS, incluindo pelo menos S3 e IAM, além de familiaridade com formatos de arquivos colunares
  • Experiência comprovada na responsabilidade pela qualidade dos dados por meio de testes, monitoramento, alertas e análise de causa raiz
  • Sólidas práticas de engenharia de software e scripting, incluindo controle de versão, revisão de código e desenvolvimento modular
  • Excelentes habilidades de comunicação e colaboração multifuncional
  • Capacidade de liderar e orientar equipes de engenharia de dados
  • Experiência preferencial em publicidade digital, Snowflake avançado, dados de séries temporais, big data, frameworks de qualidade de dados, plataformas de dados distribuídas, serviços adicionais da AWS, governança de dados e agentes de codificação com IA

Benefícios

  • Os benefícios incluem folga remunerada, seguro e remuneração competitiva
  • Folga remunerada
  • Seguro

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