NationsBenefits — технологическая компания в сфере здравоохранения, объединяющая финансовые технологии, администрирование дополнительных льгот и услуги поддержки участников программ. Компания предлагает слуховую помощь через NationsHearing, товары для здоровья и хорошего самочувствия без рецепта через NationsOTC, а также доставку питания через NationsMarket. Кроме того, NationsBenefits оказывает экстренную помощь, организует медицинские перевозки, предоставляет персональные рекомендации по вопросам здоровья и реализует другие программы, помогающие участникам получать доступ к своим льготам и пользоваться ими. Платформы Benefits Pro™ поддерживают настройку льгот, помощь участникам, операции электронной коммерции и связанные с ними процессы управления программами. NationsBenefits использует аналитику и индивидуально разработанные программы, чтобы помогать планам медицинского страхования устранять пробелы в медицинской помощи, улучшать результаты для участников и повышать качество взаимодействия с льготами. В компании работают специалисты в сферах здравоохранения, консалтинга и логистики; набор сотрудников ведётся на различные должности, связанные с технологиями льгот и оказанием услуг.
Ведущий инженер по аналитике данных — удалённая работа во Флориде
Ведущий инженер по аналитике данных разрабатывает основы на базе dbt, Databricks и Tableau для медицинской финтех-платформы NationsBenefits. Роль сосредоточена на управляемых продуктах данных, семантических моделях и автоматизации, поддерживающих принятие решений в здравоохранении.
Описание
- Создавать, тестировать и поддерживать готовые к эксплуатации аналитические модели данных с использованием dbt и Databricks
- Создавать масштабируемые модели уровня Gold, преобразующие операционные данные в готовые для бизнеса аналитические наборы данных
- Разрабатывать многомерные, предметно-ориентированные и повторно используемые модели для отчётности, аналитики и последующих продуктов данных
- Поддерживать чёткое разделение между необработанными и курированными данными, аналитическими моделями Gold и корпоративным семантическим слоем
- Внедрять практики тестирования, документирования, отслеживания происхождения данных, контроля версий и развёртывания аналитических активов данных
- Создавать и совершенствовать семантические модели, стандартизирующие бизнес-метрики, измерения и KPI
- Разрабатывать аналитическую основу для Tableau и других платформ бизнес-аналитики или самостоятельной работы с данными
- Централизовать повторно используемые определения, чтобы сократить дублирование логики в дашбордах, отчётах и рабочих процессах аналитиков
- Работать с аналитиками и бизнес-командами над преобразованием бизнес-концепций в управляемые аналитические модели
- Управлять аналитическими наборами данных, семантическими моделями и повторно используемыми метриками как формальными продуктами данных
- Создавать повторно используемые продукты данных для нескольких последующих пользователей
- Сотрудничать с продуктовыми, аналитическими, инженерными и бизнес-командами для выявления и приоритизации продуктов данных
- Повышать удобство использования, обнаруживаемость и самостоятельное применение аналитических данных
- Разрабатывать утилиты на Python, SQL, shell-скриптах и других связанных технологиях для подготовки, проверки, развёртывания, мониторинга данных и операционной автоматизации
- Создавать воспроизводимые инженерные шаблоны, заменяющие ручные аналитические процессы
- Участвовать в проверке кода, отладке, оптимизации производительности и поддержке эксплуатации
- Использовать Git, CI/CD, автоматизированное тестирование, модульную разработку и практики развёртывания с учётом инфраструктуры
- Определять стандарты и шаблоны проектирования для инженерии аналитики, моделирования данных, семантических слоёв и продуктов данных
- Руководить и наставлять инженеров по аналитике, аналитиков и смежные команды по работе с данными
- Проверять архитектуру и код, продолжая активно участвовать в развитии платформы
- Сотрудничать с командами платформы данных и инженерии данных по вопросам архитектуры, производительности, управления и качества данных
- Участвовать в формировании дорожной карты развития инженерии аналитики в организации
Требования
- Не менее 10 лет опыта в инженерии аналитики, инженерии данных, бизнес-аналитике или смежной области
- Продвинутые навыки SQL и значительный опыт проектирования аналитических моделей данных
- Профессиональный опыт использования dbt в продуктивной среде
- Практический опыт работы с Databricks в продуктивной среде, включая Delta Lake и современные шаблоны lakehouse
- Опыт создания аналитических решений с использованием Tableau или сопоставимых платформ бизнес-аналитики
- Глубокое знание многомерного моделирования, архитектуры уровня Gold, семантического моделирования, метрик и управления данными
- Опыт создания повторно используемых продуктов данных вместо преимущественной работы с отдельными отчётами или дашбордами
- Уверенное владение Python и скриптами для автоматизации
- Опыт работы с Git, CI/CD, тестированием, проверкой кода и современными практиками разработки программного обеспечения
- Способность превращать неоднозначные бизнес-требования в устойчивые технические решения
- Готовность проектировать корпоративные семантические модели, писать преобразования dbt, отлаживать Python, оптимизировать рабочие нагрузки Databricks и сотрудничать с бизнес-заказчиками
- Конкретное образовательное требование не указано
Преимущества
- Возможности карьерного роста внутри организации
- Содержательная рабочая среда
- Возможность участвовать в преобразовании здравоохранения
- Работа охватывает несколько регионов США, Южной Америки и Индии