NationsBenefits — технологічна компанія у сфері охорони здоров’я, яка поєднує фінансові технології, адміністрування додаткових пільг і послуги підтримки учасників програм. Компанія пропонує допомогу зі слухом через NationsHearing, безрецептурні товари для здоров’я та добробуту через NationsOTC, а також доставку харчування через NationsMarket. NationsBenefits також надає екстрену допомогу, організовує медичні перевезення, пропонує персоналізовані рекомендації щодо здоров’я та реалізує інші програми, покликані допомогти учасникам отримувати доступ до своїх пільг і користуватися ними. Платформи Benefits Pro™ підтримують налаштування пільг, допомогу учасникам, електронну комерцію та пов’язані з ними операційні процеси. NationsBenefits використовує аналітику й індивідуально розроблені програми, щоб допомагати планам медичного страхування усувати прогалини в медичній допомозі, покращувати результати для учасників і вдосконалювати взаємодію з пільгами. У компанії працюють команди у сферах охорони здоров’я, консалтингу та логістики; вона наймає працівників на різні посади, пов’язані з технологіями пільг і наданням послуг.
Провідний інженер з аналітики даних — віддалена робота у Флориді
Провідний інженер з аналітики даних розробляє основу на базі dbt, Databricks і Tableau для медичної фінтех-платформи NationsBenefits. Роль зосереджена на керованих продуктах даних, семантичних моделях і автоматизації, що підтримують ухвалення рішень у сфері охорони здоров’я.
Опис
- Створювати, тестувати й підтримувати готові до використання аналітичні моделі даних за допомогою dbt і Databricks
- Створювати масштабовані моделі рівня Gold, які перетворюють операційні дані на готові для бізнесу аналітичні набори даних
- Розробляти багатовимірні, предметно-орієнтовані та повторно використовувані моделі для звітності, аналітики й наступних продуктів даних
- Підтримувати чіткі межі між необробленими та підготовленими даними, аналітичними моделями Gold і корпоративним семантичним рівнем
- Впроваджувати практики тестування, документування, відстеження походження даних, контролю версій і розгортання аналітичних активів даних
- Створювати й удосконалювати семантичні моделі, що стандартизують бізнес-метрики, виміри та KPI
- Розробляти аналітичну основу для Tableau та інших платформ бізнес-аналітики або самообслуговування даних
- Централізувати повторно використовувані визначення, щоб зменшити дублювання логіки в дашбордах, звітах і робочих процесах аналітиків
- Працювати з аналітиками та бізнес-командами, перетворюючи бізнес-концепції на керовані аналітичні моделі
- Керувати аналітичними наборами даних, семантичними моделями та повторно використовуваними метриками як формальними продуктами даних
- Створювати повторно використовувані продукти даних для кількох наступних користувачів
- Співпрацювати з продуктовими, аналітичними, інженерними та бізнес-командами для виявлення й визначення пріоритетів продуктів даних
- Покращувати зручність використання, доступність для пошуку та самостійне застосування аналітичних даних
- Розробляти утиліти на Python, SQL, shell-скриптах та інших пов’язаних технологіях для підготовки, перевірки, розгортання, моніторингу даних і операційної автоматизації
- Створювати повторювані інженерні підходи, які замінюють ручні аналітичні процеси
- Брати участь у перевірці коду, налагодженні, оптимізації продуктивності та підтримці продуктивного середовища
- Використовувати Git, CI/CD, автоматизоване тестування, модульну розробку та практики розгортання з урахуванням інфраструктури
- Визначати стандарти й шаблони проєктування для інженерії аналітики, моделювання даних, семантичних рівнів і продуктів даних
- Керувати та наставляти інженерів з аналітики, аналітиків і суміжні команди, що працюють із даними
- Перевіряти архітектуру та код, продовжуючи активно робити внесок у розвиток платформи
- Співпрацювати з командами платформи даних та інженерії даних щодо архітектури, продуктивності, управління та якості даних
- Допомагати формувати дорожню карту розвитку інженерії аналітики в організації
Вимоги
- Щонайменше 10 років досвіду в інженерії аналітики, інженерії даних, бізнес-аналітиці або суміжній сфері
- Розвинені навички SQL і значний досвід проєктування аналітичних моделей даних
- Професійний досвід використання dbt у продуктивному середовищі
- Практичний досвід роботи з Databricks у продуктивному середовищі, зокрема з Delta Lake і сучасними шаблонами lakehouse
- Досвід створення аналітичних рішень за допомогою Tableau або порівнюваних платформ бізнес-аналітики
- Глибокі знання багатовимірного моделювання, архітектури рівня Gold, семантичного моделювання, метрик і управління даними
- Досвід створення повторно використовуваних продуктів даних, а не переважної роботи з окремими звітами чи дашбордами
- Володіння Python і скриптами для автоматизації
- Досвід роботи з Git, CI/CD, тестуванням, перевіркою коду та сучасними практиками розробки програмного забезпечення
- Здатність перетворювати неоднозначні бізнес-вимоги на надійні технічні рішення
- Готовність проєктувати корпоративні семантичні моделі, писати перетворення dbt, налагоджувати Python, оптимізувати робочі навантаження Databricks і співпрацювати з бізнес-стейкхолдерами
- Конкретну освітню кваліфікацію не зазначено
Переваги
- Можливості кар’єрного зростання в організації
- Змістовне робоче середовище
- Можливість долучитися до трансформації сфери охорони здоров’я
- Робота охоплює кілька регіонів США, Південної Америки та Індії