Public Partnerships | PPL
Public Partnerships | PPL
Public Partnerships | PPL cung cấp các dịch vụ quản lý tài chính và hành chính cho các chương trình chăm sóc dài hạn Medicaid do người tham gia tự định hướng. Các dịch vụ của công ty giúp những người tham gia Medicaid đủ điều kiện lựa chọn, tuyển dụng và quản lý người chăm sóc, bao gồm cả người thân và bạn bè, trong khi PPL hỗ trợ xử lý bảng lương, thanh toán, hồ sơ thuế, tuân thủ và các hoạt động quản lý chương trình liên quan. Công ty cũng cung cấp các công cụ kỹ thuật số và hướng dẫn cho người tham gia, người chăm sóc, cơ quan Medicaid cấp bang, các tổ chức chăm sóc có quản lý và những đơn vị quản lý chương trình khác. Bằng cách hỗ trợ điều phối các trách nhiệm này, PPL góp phần vào các mô hình chăm sóc do người tham gia tự định hướng, nhằm giúp mọi người dễ dàng nhận được dịch vụ chăm sóc tại nhà hơn.

Kiến trúc sư dữ liệu chính, Databricks và Azure

Dẫn dắt thiết kế các nền tảng phân tích Databricks và Azure được quản trị, hỗ trợ dịch vụ quản lý tài chính Medicaid. Xây dựng năng lực dữ liệu chủ, đối soát danh tính người tham gia và nhà cung cấp, đồng thời cung cấp các sản phẩm dữ liệu tuân thủ ở quy mô toàn quốc.

Mô tả

  • Tạo và giám sát các sản phẩm dữ liệu được quản trị, bao gồm bộ dữ liệu Gold đã chứng nhận, các lớp ngữ nghĩa và chỉ số dùng chung, cùng các mô hình có thể tái sử dụng, sẵn sàng cho khách hàng.
  • Phát triển các phương pháp có thể cấu hình, dựa trên tiêu chuẩn để đáp ứng những thay đổi về quy định và nhu cầu chương trình.
  • Thiết lập quy trình chứng nhận về dòng dữ liệu, kiểm tra chất lượng và phê duyệt.
  • Chuyển các yêu cầu thường xuyên của khách hàng thành tính năng nền tảng.
  • Định hướng kiến trúc phân tích mục tiêu trên Databricks và Azure.
  • Thiết kế cho hoạt động toàn quốc và những khác biệt về quy định giữa các miền dữ liệu chương trình và tiểu bang.
  • Xây dựng lớp dữ liệu chủ doanh nghiệp và quản lý các chỉ mục thực thể chủ kết nối danh tính người tham gia và nhà cung cấp.
  • Dẫn dắt việc tiếp nhận và tích hợp dữ liệu bên thứ ba.
  • Phát triển và tối ưu các quy trình xử lý dữ liệu theo lô và luồng bằng Spark, Python, SQL, dbt, Azure Data Factory hoặc công cụ tương tự.
  • Cải thiện hiệu năng, phân vùng, hiệu quả truy vấn, cũng như chi phí lưu trữ và tính toán.
  • Thiết lập và duy trì các yêu cầu về chất lượng dữ liệu, dòng dữ liệu và tài liệu.
  • Thiết lập các phương thức quản trị, bảo mật, kiểm soát truy cập và siêu dữ liệu phù hợp với HIPAA/HITECH, CMS và yêu cầu về tính toàn vẹn của chương trình Medicaid, SOC 2 cùng các yêu cầu hiện hành của tiểu bang.
  • Lập tài liệu về tiêu chuẩn kiến trúc và đánh giá độc lập mức độ sẵn sàng kỹ thuật trước khi bàn giao cho môi trường sản xuất, khách hàng hoặc cơ quan quản lý.
  • Phối hợp với các lãnh đạo bộ phận Kỹ thuật, Tuân thủ, Tài chính, phân tích và kinh doanh về chiến lược dữ liệu và hiện đại hóa.
  • Quản lý và hướng dẫn hai kỹ sư dữ liệu, bao gồm phân công công việc và đánh giá sản phẩm bàn giao.
  • Bàn giao các bộ dữ liệu đã chứng nhận, định nghĩa chỉ số nhất quán, chỉ mục cá nhân chủ ở môi trường sản xuất, mẫu mã có thể cấu hình và được quản trị, dòng dữ liệu có tài liệu, kiểm tra chất lượng tự động và thời gian cung cấp phân tích ngắn hơn.

Yêu cầu

  • Có chuyên môn sâu, thể hiện rõ qua kinh nghiệm, về kiến trúc dữ liệu đám mây doanh nghiệp với Databricks và Azure, bao gồm Unity Catalog, kiến trúc medallion và Delta Lake.
  • Đã triển khai quản lý dữ liệu chủ và phân giải thực thể, bao gồm phương pháp đối sánh, quy tắc xác định bản ghi ưu tiên và quản lý dữ liệu cấp cá nhân.
  • Áp dụng mô hình hóa dữ liệu chiều và chuẩn hóa nghiêm ngặt, bao gồm thiết kế lớp ngữ nghĩa và chỉ số phục vụ chuyên viên phân tích.
  • Có kinh nghiệm thực hành với CI/CD, kiểm thử và quản lý phiên bản.
  • Có bằng cử nhân ngành Khoa học máy tính, Hệ thống thông tin, Kỹ thuật hoặc ngành liên quan, hoặc có kinh nghiệm chuyên môn tương đương.
  • Có ít nhất 10 năm kinh nghiệm về kiến trúc dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu hoặc phát triển nền tảng dữ liệu doanh nghiệp, trong đó có kinh nghiệm chịu trách nhiệm ở cấp principal về các thiết kế quy mô doanh nghiệp.
  • Có kinh nghiệm thực tế trong môi trường sản xuất về thiết kế và vận hành Databricks trên Azure.
  • Có kinh nghiệm thực hành triển khai MDM và phân giải thực thể.
  • Có thành tích thiết lập tiêu chuẩn kiến trúc và quản trị trong các môi trường có nhiều bên liên quan.
  • Đủ điều kiện làm việc từ xa tại Hoa Kỳ.
  • Ưu tiên có kinh nghiệm về dữ liệu y tế, Medicaid hoặc chương trình chính phủ; phân tích hướng đến khách hàng hoặc tư vấn; và hiểu biết về Apache Iceberg cùng các định dạng bảng mở.

Việc làm liên quan

WEX

Kỹ sư phần mềm cấp cao, Thu thập dữ liệu (Làm việc từ xa, Hoa Kỳ)

WEX

Dẫn dắt phát triển nền tảng thu thập và tiếp nhận dữ liệu phân tán của WEX. Định hướng kỹ thuật cho các trình kết nối có thể tái sử dụng, quy trình xử lý theo lô, CDC và luồng dữ liệu, độ tin cậy và quản trị.

Mở
Association of American Medical Colleges (AAMC)

Quản lý cấp cao về Kỹ thuật dữ liệu

Association of American Medical Colleges (AAMC)

Lãnh đạo các nhóm kỹ thuật dữ liệu doanh nghiệp và quản lý ứng dụng Salesforce của AAMC, xây dựng nền tảng có khả năng mở rộng và bảo mật. Đảm bảo các hệ thống vận hành ổn định để hỗ trợ giáo dục y khoa và chuyển đổi trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Mở
CACI International Inc

Trưởng nhóm cấp cao Kỹ sư dữ liệu, AI và đám mây

CACI International Inc

Dẫn dắt thiết kế và triển khai trong môi trường thực tế các giải pháp dữ liệu ứng dụng AI cho khách hàng thuộc lĩnh vực quản lý tài chính của chính phủ Hoa Kỳ. Vai trò bao quát kiến trúc đám mây, DevSecOps, phân tích dữ liệu và phối hợp giữa các nhóm kỹ thuật, sản phẩm.

Mở
L3Harris Technologies

Kiến trúc sư trưởng dữ liệu, Palantir

L3Harris Technologies

Dẫn dắt ontology, tích hợp và quản trị trong chương trình dữ liệu và AI Palantir toàn doanh nghiệp của L3Harris Technologies. Định hình kiến trúc dữ liệu thống nhất bao quát khoảng 100 hệ thống kế thừa.

Mở
Reality Defender (YC W22)

Kỹ sư nền tảng dữ liệu cấp cao

Reality Defender (YC W22)

Dẫn dắt nền tảng dữ liệu dựa trên Databricks phục vụ nghiên cứu phát hiện deepfake của Reality Defender. Xây dựng bộ dữ liệu đa phương thức có thể tái lập và quy trình tạo dữ liệu tổng hợp có khả năng mở rộng.

Mở