Pattern Bioscience — біотехнологічна та медична компанія, що розробляє швидкі методи діагностики інфекцій, спричинених бактеріями, стійкими до лікарських препаратів, без необхідності культивування мікроорганізмів. Технологія компанії поєднує аналіз мікроорганізмів на рівні окремих клітин із машинним навчанням, щоб отримувати клінічно значущі результати протягом кількох годин і допомагати медичним працівникам швидше підбирати відповідне лікування. Робота компанії спрямована на боротьбу зі стійкістю до протимікробних препаратів: вона сприяє ухваленню швидших і обґрунтованіших рішень, які можуть покращити результати лікування пацієнтів і скоротити витрати на охорону здоров’я, яких можна уникнути.
Старший інженер з обробки даних, дані та аналітика — гібридний формат, Пуна
Керуйте системами даних Pattern Bioscience для оптимізації реклами, зокрема сховищем ознак і робочими процесами виведення моделей машинного навчання. Підтримуйте надійні оновлення ставок і бюджетів із контролем якості для API маркетплейсів.
Опис
- Створювати, розгортати й підтримувати масштабовані автоматизовані пакетні конвеєри, які завантажують різноманітні джерела до lakehouse
- Керувати оркестрацією Airflow і вдосконалювати її для щоденних робочих процесів і робочих процесів із 15-хвилинним інтервалом у кількох DAG, охоплюючи залежності, повторні спроби, backfill, повні оновлення та безпечні повторні запуски
- Розробляти й оптимізувати аналітичні SQL-запити з використанням широких об’єднань, віконних функцій, інкрементальних злиттів, налаштування розміру сховища та профілювання запитів
- Додавати ознаки й мітки до сховища ознак, дотримуючись установлених стандартів запобігання витокам і повноти даних
- Координувати навчання моделей і пакетне виведення в SageMaker через Airflow, зокрема набори даних, передавання даних у S3 і Parquet, навчальні образи, налаштування розміру інстансів, прогнози та метрики
- Створювати підходи до аудиту даних і забезпечувати блокувальні перевірки якості перед зовнішнім записом даних
- Діагностувати й усувати масштабні проблеми обробки даних, розслідувати збої та брати участь у чергуванні для розбору інцидентів
- Забезпечувати ідемпотентність, виявлення нових даних, перевірку дій, інвалідацію та аудиторські журнали для оновлень маркетплейсу
- Співпрацювати з фахівцями з даних, фахівцями з рекламної стратегії та командами платформної інженерії
- Перетворювати цілі ROAS, темпування бюджету, правила плейбуків і рекламну стратегію на надійні моделі даних і конвеєри
- Відповідати за якість даних у закріплених доменах і координувати розв’язання проблем із командами інфраструктури даних
- Наставляти інженерів з обробки даних, надавати технічні рекомендації та перевіряти зміни SQL і DAG
Вимоги
- Ступінь бакалавра в галузі науки про дані, аналітики даних, управління інформацією, інформатики, інформаційних технологій, суміжної дисципліни або еквівалентний професійний досвід
- Щонайменше чотири роки загального професійного досвіду
- Щонайменше чотири роки практичного досвіду розробки на SQL і Python, включно з поглибленим SQL
- Щонайменше три роки досвіду створення промислових конвеєрів даних на сучасних архітектурах даних
- Щонайменше два роки досвіду роботи з хмарними сховищами даних, такими як Snowflake, Amazon Redshift або BigQuery
- Професійний досвід роботи з оркестратором робочих процесів; Airflow є дуже бажаним
- Досвід планування навчання моделей машинного навчання та пакетного виведення через SageMaker або зіставну платформу
- Практичне розуміння концепцій прикладного машинного навчання, зокрема побудови наборів даних, витоків, метрик оцінювання та операцій життєвого циклу моделей
- Практичний досвід роботи з AWS, зокрема щонайменше S3 та IAM, а також знайомство з колончатими форматами файлів
- Підтверджений досвід забезпечення якості даних за допомогою тестування, моніторингу, сповіщень та аналізу першопричин
- Сильні практики розробки програмного забезпечення та написання скриптів, включно з контролем версій, перевіркою коду та модульною розробкою
- Відмінні навички комунікації та міжфункціональної співпраці
- Здатність очолювати команди інженерів з обробки даних і наставляти їх
- Бажаний досвід у цифровій рекламі, поглиблені навички Snowflake, роботи з часовими рядами та великими даними, фреймворками якості даних, розподіленими платформами даних, додатковими сервісами AWS, управлінням даними та ШІ-агентами для написання коду
Переваги
- Пільги включають оплачувану відпустку, страхування та конкурентну компенсацію
- Оплачувана відпустка
- Страхування