51 – 200 Anställda
Sponsor för visum för kvalificerade arbetstagareHälso- och sjukvårdKonsultverksamhetLogistikSwoop utvecklar marknadsföringslösningar för läkemedels- och life science-organisationer, med fokus på direktkontakt med konsumenter och engagemang bland vårdgivare. Företagets arbete kombinerar AI, data och integritetsmedvetna omnikanalkampanjer för att hjälpa till att koppla samman patienter, vårdgivare och varumärken via kanaler som sociala medier och tv. Företaget använder detta angreppssätt för att förbättra marknadsföringens effektivitet och samtidigt främja en mer patientcentrerad kommunikation inom vården.
Senior dataingenjör på Swoop – hybrid i Toronto
Leda NimbleRx:s kompatibla vårddata plattform genom att utveckla skalbara pipelines, datalagermodeller och AI-verktyg som stödjer apoteks- och patientengagemangsverksamhet.
Beskrivning
- Ansvara för hela dataplattformens livscykel, från inläsning och transformation till lagring, sökning och åtkomst
- Utforma färdplanen för dataplattformen i takt med att företagets datakrav ökar
- Bygga och förbättra batch- och streamingpipelines med PySpark/EMR, Kinesis, Lambda och Step Functions
- Samla in data från Postgres, Salesforce, externa leverantörer och produktens händelseströmmar i en Iceberg-baserad datasjö
- Definiera SCD-tabeller, händelsetabeller och datastandarder för teknik- och analysteam
- Samarbeta med produkt-, teknik-, analys- och driftpartners för att omvandla databehov till tillförlitliga pipelines
- Skapa dokumentation och verktyg som gör det möjligt för andra team att arbeta självständigt med data
- Hantera säkerhets- och efterlevnadsfunktioner, inklusive granskningsloggar, åtkomstkontroller och processer för tillfällig åtkomst
- Förbättra prestandan för backend-frågor i Java/Spring-tjänster genom replikstyrning, indexering, cachning och I/O-instrumentering
- Utreda och lösa IOPS-toppar, pipelinefel, schemadrift och fördröjd data
- Använda AI för att skapa pipelinestruktur, utveckla scheman och genomföra ad hoc-utredningar
- Leverera interna AI-verktyg som andra team kan använda
- Vägleda ingenjörer och analytiker i effektiv användning av dataplattformen
Krav
- Minst fem års erfarenhet av att bygga produktionspipelines och dataplattformar
- Avancerade kunskaper i Python, PySpark och SQL, inklusive optimering av Spark-arbetsbelastningar i stor skala
- Förmåga och vilja att bidra till Java- och Spring Boot-tjänster kring datalagret
- Praktisk erfarenhet av distribuerad databehandling som Spark/EMR, streaming via Kinesis och objektlagring i S3
- Goda kunskaper i Postgres, inklusive frågeoptimering, indexering, replikering, replikstyrning och diagnostisering av databashalsar
- Erfarenhet av Iceberg och Trino eller jämförbara tekniker
- Kännedom om CI/CD och Terraform
- Erfarenhet av att bygga med AI, frontier-modeller eller agentiska kodverktyg
- Dokumenterad förmåga att samarbeta med produkt-, drift- och andra team
- Giltigt tillstånd att arbeta i Kanada är starkt meriterande
- Vilja att se säkerhet och hantering av PII/PHI som centrala ingenjörsansvar
Förmåner
- Möjligheter till professionell utveckling
- Hybrid arbetsmodell
- Visumsponsring kan i undantagsfall övervägas för mycket kvalificerade kandidater med specialiserade kompetenser