Swoop farmatsevtika va hayot fanlari sohasidagi tashkilotlar uchun marketing yechimlarini ishlab chiqadi hamda bevosita iste’molchilar va tibbiyot xodimlari bilan muloqotga e’tibor qaratadi. Kompaniya faoliyati ijtimoiy tarmoqlar va televideniye kabi kanallar orqali bemorlar, tibbiyot xodimlari va brendlarni bog‘lashga yordam berish uchun sun’iy intellekt, ma’lumotlar hamda maxfiylikni hisobga oluvchi omnichannel kampaniyalarni birlashtiradi. Swoop marketing samaradorligini oshirish va bemorga yo‘naltirilgan sog‘liqni saqlash kommunikatsiyasini qo‘llab-quvvatlash uchun ushbu yondashuvdan foydalanadi.
Swoop kompaniyasida katta ma'lumotlar muhandisi – Kaliforniyada gibrid ish
Swoop kompaniyasining sun'iy intellektga asoslangan sog'liqni saqlash sohasidagi hamkorlik biznesida NimbleRx ma'lumotlar platformasiga rahbarlik qiling. Paketli, oqimli va backend xizmatlari uchun muvofiqlik talablariga javob beradigan pipeline'lar, ombor modellari va unumdorlik tizimlarini yarating.
Tavsif
- Qabul qilish va o'zgartirishdan tortib saqlash, so'rov yuborish va kirishgacha bo'lgan to'liq ma'lumotlar platformasini boshqaring
- Kompaniyaning ma'lumotlarga bo'lgan talablari kengaygani sari ma'lumotlar platformasi yo'l xaritasini shakllantiring
- PySpark, EMR, Kinesis, Lambda va Step Functions yordamida paketli va oqimli pipeline'larni ishlab chiqing va takomillashtiring
- Postgres, Salesforce, tashqi yetkazib beruvchilar va mahsulot hodisalaridan olingan ma'lumotlarni Iceberg asosidagi data lake'ga olib kiring
- Muhandislik va analitika jamoalari uchun SCD jadvallari, hodisa modellari va umumiy ma'lumotlar standartlarini joriy qiling
- Mahsulot, muhandislik, analitika va operatsiyalar jamoalari bilan hamkorlik qilib, ma'lumotlar ehtiyojlarini ishonchli pipeline'larga aylantiring
- Ma'lumotlardan mustaqil foydalanishni qo'llab-quvvatlaydigan hujjatlar va vositalar yarating
- Audit izlari, kirishni boshqarish va vaqtinchalik kirish jarayonlarini o'z ichiga olgan ma'lumotlar xavfsizligi va muvofiqligiga rahbarlik qiling
- Java va Spring xizmatlarida replikaga yo'naltirish, indekslash, keshlash va kiritish-chiqarish instrumentatsiyasi orqali backend so'rovlari unumdorligini oshiring
- IOPS keskin oshishi, pipeline uzilishlari, sxema o'zgarishlari va ma'lumotlar kechikishlarini aniqlang va bartaraf eting
- Pipeline skeletlarini yaratish, sxema ishlab chiqish va tekshiruvlar uchun sun'iy intellektdan foydalaning hamda ichki AI vositalarini yetkazib bering
- Muhandislar va tahlilchilarga ma'lumotlar platformasidan samarali foydalanishni o'rgating
Talablar
- Ishlab chiqarishdagi ma'lumotlar pipeline'lari va ma'lumotlar platformalarini yetkazib berishda kamida besh yillik tajriba
- Python, PySpark va SQL bo'yicha yuqori darajadagi ko'nikmalar, jumladan katta miqyosda Spark unumdorligini sozlash
- Java va Spring Boot yordamida ma'lumotlar qatlami atrofida xizmatlar ishlab chiqish qobiliyati va istagi
- Spark va EMR kabi taqsimlangan qayta ishlash, Kinesis yordamida oqimli qayta ishlash hamda S3 obyektli xotirasi bilan amaliy tajriba
- Postgres bo'yicha kuchli bilim, jumladan so'rovlarni optimallashtirish, indekslash, replikatsiya, replikaga yo'naltirish va ma'lumotlar bazasidagi to'siqlarni tahlil qilish
- Iceberg va Trino yoki taqqoslanadigan texnologiyalar bilan tajriba
- CI/CD amaliyotlari va Terraform bo'yicha ishchi bilim
- Ilg'or modellar yoki agentik kodlash vositalari yordamida AI asosidagi yechimlar yaratish tajribasi
- Mahsulot, operatsiyalar va boshqa jamoalar bilan hamkorlik qila olish qobiliyati isbotlangan bo'lishi
- Xavfsizlik va PII/PHI muvofiqligini muhandislik mas'uliyatining asosiy qismi deb biladigan professional tajriba
Imtiyozlar
- Kasbiy rivojlanish va martaba o'sishi imkoniyatlari
- Kompaniya ishlash uchun eng yaxshi joy sifatida e'tirof etilgan; bu e'tirof individual kompensatsiya imtiyozi emas