ExaCare AI разрабатывает SaaS-программное обеспечение для поставщиков услуг постострого ухода, включая учреждения квалифицированного сестринского ухода и агентства медицинской помощи на дому. Платформа поддерживает проверку направлений, верификацию страхового покрытия, процессы возмещения расходов и прием пациентов: она обобщает клинические записи, выявляет клинические и финансовые риски, такие как возможности PDPM, проверяет право на страховое покрытие и предоставляет информацию о заполняемости, динамике числа пациентов и операционных показателях.
Ведущий инженер данных — удалённо в Канаде | ExaCare AI
Возглавьте разработку данных для платформы постостройного ухода ExaCare AI, создавая конвейеры, модели и инфраструктуру. Создавайте надёжную основу для продукта, аналитики и машинного обучения на медицинских данных.
Описание
- Руководить инициативами в области данных: от технического проектирования и реализации до проверки, запуска и дальнейшей эксплуатации
- Создавать и поддерживать масштабируемые конвейеры загрузки и преобразования данных из баз приложения, API, сторонних интеграций и медицинских источников
- Согласовывать архитектуру данных, модели и интеграции с процессами клиентов, операторов и внутренних команд
- Разрабатывать повторно используемые модели данных и общие определения для функций продукта, отчётности, аналитики и машинного обучения
- Добавлять в конвейеры данных проверку качества, мониторинг, оповещения и механизмы восстановления
- Повышать эффективность обработки и производительность запросов, контролируя расходы на инфраструктуру по мере роста объёма данных и сложности продукта
- Работать с командами продукта, операционной деятельности, платформы, машинного обучения и разработки, превращая бизнес-потребности в решения на основе данных
- Участвовать в техническом проектировании, проверке кода, документировании, наставничестве и развитии устойчивых практик инженерии данных
Требования
- Не менее 7 лет инженерного опыта в инженерии данных, платформах данных или серверных системах со значительной обработкой данных
- Уверенное владение SQL и TypeScript
- Опыт проектирования ETL/ELT-конвейеров, моделей данных и процессов оркестрации
- Понимание зависимостей, повторных попыток, повторной обработки исторических данных и эволюции схем
- Глубокие знания реляционных баз данных, хранилищ данных и облачной инфраструктуры
- Опыт оптимизации запросов и создания масштабируемых систем хранения и обработки данных
- Способность самостоятельно отвечать за промышленные системы данных от проектирования до запуска и последующей поддержки
- Здравое суждение при работе с продуктами и процессами
- Практический опыт обеспечения качества данных, наблюдаемости, контроля доступа и защиты конфиденциальной информации
- Способность самостоятельно определять объём, планировать и выполнять сложную работу с открытыми требованиями
- Умение ясно общаться с техническими и нетехническими коллегами
- Опыт работы с медицинскими данными, интеграцией EHR или совместимостью систем, включая стандарты вроде FHIR, будет преимуществом
- Опыт поддержки конвейеров машинного обучения, продуктов на базе ИИ или наборов данных для обучения и оценки моделей будет преимуществом
- Знакомство с Databricks, dbt, Airflow, Dagster, Spark или аналогичными инструментами будет преимуществом
- Опыт создания инфраструктуры данных в быстрорастущем стартапе будет преимуществом
Преимущества
- Возможность удалённой работы в Торонто и Ванкувере
- Возможность гибридной работы в Нью-Йорке