NationsBenefits este o companie de tehnologie pentru sănătate care combină tehnologia financiară, administrarea beneficiilor suplimentare și serviciile de sprijin pentru membri. Oferta sa include servicii de îngrijire a auzului prin NationsHearing, produse pentru sănătate și bunăstare eliberate fără rețetă prin NationsOTC și livrarea meselor prin NationsMarket. Compania sprijină, de asemenea, asistența de urgență, transportul pentru servicii medicale, îndrumarea personalizată privind sănătatea și alte programe concepute pentru a-i ajuta pe membri să acceseze și să utilizeze beneficiile disponibile. Platformele Benefits Pro™ ale companiei sprijină configurarea beneficiilor, asistența pentru membri, tranzacțiile de comerț electronic și operațiunile aferente programelor. NationsBenefits utilizează analize de date și programe adaptate pentru a ajuta planurile de sănătate să abordeze lacunele în îngrijire, să îmbunătățească rezultatele membrilor și să consolideze experiența beneficiilor. Cu echipe din domeniile sănătății, consultanței și logisticii, compania recrutează pentru diverse funcții legate de tehnologia beneficiilor și furnizarea de servicii.
Inginer senior de analiză a datelor – Lucru de la distanță din Florida
Inginer senior de analiză a datelor care dezvoltă fundațiile dbt, Databricks și Tableau pentru platforma fintech din domeniul sănătății a NationsBenefits. Rolul se concentrează pe produse de date guvernate, modele semantice și automatizări care sprijină luarea deciziilor în domeniul sănătății.
Descriere
- Construirea, testarea și întreținerea modelelor analitice de date pregătite pentru producție cu dbt și Databricks
- Crearea unor modele Gold scalabile care transformă datele operaționale în seturi de date analitice pregătite pentru utilizare de business
- Dezvoltarea unor modele dimensionale, axate pe domenii și reutilizabile pentru raportare, analiză și produse de date downstream
- Menținerea unor limite clare între datele brute și cele curate, modelele analitice Gold și nivelul semantic al întreprinderii
- Implementarea practicilor de testare, documentare, trasare a provenienței, control al versiunilor și implementare pentru activele analitice de date
- Crearea și îmbunătățirea modelelor semantice care standardizează metricile de business, dimensiunile și indicatorii-cheie de performanță
- Dezvoltarea unor fundații analitice concepute pentru Tableau și alte platforme de business intelligence sau self-service
- Centralizarea definițiilor reutilizabile pentru a reduce logica duplicată din tablouri de bord, rapoarte și fluxurile de lucru ale analiștilor
- Colaborarea cu analiștii și echipele de business pentru a transforma conceptele de business în modele analitice guvernate
- Gestionarea seturilor de date analitice, a modelelor semantice și a metricilor reutilizabile ca produse de date oficiale
- Crearea unor produse de date reutilizabile pentru mai mulți utilizatori downstream
- Colaborarea cu echipele de produs, analiză, inginerie și business pentru identificarea și prioritizarea produselor de date
- Îmbunătățirea utilizabilității, posibilității de descoperire și adoptării self-service a datelor analitice
- Dezvoltarea de utilitare Python, SQL, scripturi shell și instrumente conexe pentru pregătirea, validarea, implementarea, monitorizarea datelor și automatizarea operațională
- Crearea unor modele de inginerie repetabile care înlocuiesc fluxurile manuale de analiză
- Contribuția la revizuiri de cod, depanare, ajustarea performanței și suport pentru producție
- Utilizarea Git, CI/CD, testării automate, dezvoltării modulare și a practicilor de implementare adaptate infrastructurii
- Definirea standardelor și modelelor de proiectare pentru ingineria analitică, modelarea datelor, straturile semantice și produsele de date
- Îndrumarea și mentorarea inginerilor de analiză, a analiștilor și a echipelor de date conexe
- Revizuirea arhitecturii și a codului, continuând în același timp să contribuie activ la platformă
- Colaborarea cu echipele platformei de date și ingineriei datelor pentru arhitectură, performanță, guvernanță și calitatea datelor
- Contribuția la definirea foii de parcurs pentru capacitatea de inginerie analitică a organizației
Cerințe
- Cel puțin 10 ani de experiență în inginerie analitică, inginerie de date, business intelligence sau un domeniu conex
- Competențe avansate de SQL și experiență substanțială în proiectarea modelelor analitice de date
- Experiență profesională de producție cu dbt
- Experiență practică de producție cu Databricks, inclusiv Delta Lake și modele moderne de tip lakehouse
- Experiență în livrarea soluțiilor analitice prin Tableau sau platforme comparabile de business intelligence
- Cunoștințe solide de modelare dimensională, arhitectură Gold, modelare semantică, metrici și guvernanță a datelor
- Experiență în crearea de produse de date reutilizabile, nu în principal în realizarea unor rapoarte sau tablouri de bord individuale
- Competență în Python și scripting pentru automatizare
- Experiență cu Git, CI/CD, testare, revizuire de cod și practici moderne de dezvoltare software
- Capacitatea de a transforma cerințe de business ambigue în soluții tehnice durabile
- Capacitatea de a proiecta modele semantice de întreprindere, de a scrie transformări dbt, de a depana Python, de a optimiza sarcini Databricks și de a colabora cu părțile interesate din business
- Nu este menționată o calificare educațională specifică
Beneficii
- Oportunități de progres în carieră în cadrul organizației
- Un mediu de lucru împlinitor
- Posibilitatea de a contribui la transformarea domeniului sănătății
- Activitate desfășurată în mai multe locații din Statele Unite, America de Sud și India