ExaCare AI розробляє SaaS-програмне забезпечення для постгострих медичних закладів, зокрема закладів кваліфікованого сестринського догляду та агентств домашньої медичної допомоги. Платформа підтримує перевірку направлень, верифікацію страхового покриття, процеси відшкодування та прийом пацієнтів: вона узагальнює клінічні записи, виявляє клінічні й фінансові ризики, зокрема можливості PDPM, перевіряє право на страхове покриття та надає інформацію про заповнюваність, динаміку кількості пацієнтів і операційні показники.
Провідний інженер даних — віддалено в Канаді | ExaCare AI
Очольте інженерію даних для платформи постгострої допомоги ExaCare AI, створюючи конвеєри, моделі та інфраструктуру. Створюйте надійну основу для продукту, аналітики й машинного навчання на медичних даних.
Опис
- Очолювати ініціативи з роботи з даними: від технічного проєктування та реалізації до перевірки, запуску й подальшої експлуатації
- Створювати й підтримувати масштабовані конвеєри завантаження та перетворення даних із баз даних застосунків, API, сторонніх інтеграцій і медичних джерел
- Узгоджувати архітектуру даних, моделі й інтеграції з процесами клієнтів, операторів і внутрішніх команд
- Розробляти повторно використовувані моделі даних і спільні визначення для функцій продукту, звітності, аналітики й машинного навчання
- Додавати до конвеєрів даних перевірку якості, моніторинг, сповіщення та засоби відновлення
- Підвищувати ефективність обробки й швидкодію запитів, контролюючи витрати на інфраструктуру зі зростанням обсягу даних і складності продукту
- Співпрацювати з командами продукту, операцій, платформи, машинного навчання та розробки, перетворюючи бізнес-потреби на рішення для роботи з даними
- Долучатися до технічного проєктування, перевірки коду, документування, наставництва й розвитку сталих практик інженерії даних
Вимоги
- Щонайменше 7 років інженерного досвіду в інженерії даних, платформах даних або серверних системах зі значним обсягом обробки даних
- Впевнене володіння SQL і TypeScript
- Досвід проєктування ETL/ELT-конвеєрів, моделей даних і процесів оркестрації
- Розуміння залежностей, повторних спроб, повторного завантаження історичних даних і еволюції схем
- Глибокі знання реляційних баз даних, сховищ даних і хмарної інфраструктури
- Досвід оптимізації запитів і створення масштабованих систем зберігання та обробки даних
- Здатність самостійно відповідати за промислові системи даних від проєктування до запуску й подальшої підтримки
- Зважене судження щодо продуктів і робочих процесів
- Практичний досвід забезпечення якості даних, спостережуваності, контролю доступу та захисту чутливої інформації
- Здатність самостійно визначати обсяг, планувати й виконувати складну роботу з відкритими вимогами
- Уміння чітко спілкуватися з технічними й нетехнічними колегами
- Досвід роботи з медичними даними, інтеграцією EHR або сумісністю систем, зокрема зі стандартами на кшталт FHIR, буде перевагою
- Досвід підтримки конвеєрів машинного навчання, продуктів зі штучним інтелектом або наборів даних для навчання й оцінювання моделей буде перевагою
- Знайомство з Databricks, dbt, Airflow, Dagster, Spark або подібними інструментами буде перевагою
- Досвід створення інфраструктури даних у стартапі, що швидко зростає, буде перевагою
Переваги
- Можливість віддаленої роботи в Торонто та Ванкувері
- Можливість гібридної роботи в Нью-Йорку