Swoop phát triển các giải pháp tiếp thị cho các tổ chức dược phẩm và khoa học đời sống, tập trung vào tương tác trực tiếp với người tiêu dùng và các chuyên gia y tế. Công ty kết hợp AI, dữ liệu và các chiến dịch đa kênh chú trọng bảo vệ quyền riêng tư để kết nối bệnh nhân, chuyên gia y tế và thương hiệu trên các kênh như mạng xã hội và truyền hình. Swoop áp dụng phương pháp này nhằm nâng cao hiệu quả tiếp thị, đồng thời hỗ trợ hoạt động truyền thông chăm sóc sức khỏe lấy bệnh nhân làm trung tâm hơn.
Kỹ sư dữ liệu cấp cao tại Swoop — Làm việc kết hợp ở Toronto
Dẫn dắt nền tảng dữ liệu chăm sóc sức khỏe tuân thủ quy định của NimbleRx, phát triển các pipeline có khả năng mở rộng, mô hình kho dữ liệu và công cụ AI hỗ trợ hoạt động nhà thuốc và tương tác với bệnh nhân.
Canada195.000 $ – 228.000 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianCao cấpNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhKỹ sư dữ liệuMô tả
- Phụ trách toàn bộ vòng đời của nền tảng dữ liệu, từ thu thập và chuyển đổi đến lưu trữ, truy vấn và cấp quyền truy cập
- Định hình lộ trình phát triển nền tảng dữ liệu khi nhu cầu dữ liệu của công ty mở rộng
- Xây dựng và cải thiện các pipeline xử lý theo lô và luồng bằng PySpark/EMR, Kinesis, Lambda và Step Functions
- Đưa dữ liệu từ Postgres, Salesforce, các nhà cung cấp bên ngoài và luồng sự kiện sản phẩm vào hồ dữ liệu dựa trên Iceberg
- Xác định các bảng SCD, bảng sự kiện và tiêu chuẩn dữ liệu cho các nhóm kỹ thuật và phân tích
- Phối hợp với các đối tác thuộc bộ phận sản phẩm, kỹ thuật, phân tích và vận hành để chuyển nhu cầu dữ liệu thành các pipeline đáng tin cậy
- Tạo tài liệu và công cụ giúp các nhóm khác có thể làm việc độc lập với dữ liệu
- Quản lý các khả năng bảo mật và tuân thủ, bao gồm nhật ký kiểm toán, kiểm soát truy cập và quy trình cấp quyền tạm thời
- Cải thiện hiệu suất truy vấn backend trong các dịch vụ Java/Spring thông qua định tuyến đến bản sao, lập chỉ mục, bộ nhớ đệm và đo lường I/O
- Điều tra và xử lý các đợt tăng đột biến IOPS, lỗi pipeline, sai lệch schema và dữ liệu bị trễ
- Ứng dụng AI vào việc tạo khung pipeline, phát triển schema và điều tra đột xuất
- Cung cấp các công cụ AI nội bộ để các nhóm khác sử dụng
- Hướng dẫn các kỹ sư và chuyên viên phân tích sử dụng hiệu quả nền tảng dữ liệu
Yêu cầu
- Ít nhất năm năm kinh nghiệm xây dựng pipeline dữ liệu và nền tảng dữ liệu cho môi trường production
- Kỹ năng nâng cao về Python, PySpark và SQL, bao gồm tối ưu hóa workload Spark ở quy mô lớn
- Có khả năng và sẵn sàng đóng góp cho các dịch vụ Java và Spring Boot xung quanh lớp dữ liệu
- Có kinh nghiệm thực tế với điện toán phân tán như Spark/EMR, xử lý luồng qua Kinesis và lưu trữ đối tượng trên S3
- Hiểu biết vững về Postgres, bao gồm tối ưu truy vấn, lập chỉ mục, sao chép, định tuyến đến bản sao và chẩn đoán nút thắt cơ sở dữ liệu
- Có kinh nghiệm với Iceberg và Trino hoặc các công nghệ tương đương
- Quen thuộc với CI/CD và Terraform
- Có kinh nghiệm xây dựng bằng AI, các mô hình tiên tiến hoặc công cụ lập trình tác tử
- Có khả năng phối hợp đã được chứng minh với các nhóm sản phẩm, vận hành và các nhóm khác
- Ưu tiên mạnh ứng viên hiện có quyền làm việc tại Canada
- Sẵn sàng coi bảo mật và việc xử lý PII/PHI là trách nhiệm cốt lõi của kỹ thuật
Phúc lợi
- Cơ hội phát triển chuyên môn
- Mô hình làm việc kết hợp
- Trong trường hợp đặc biệt, có thể xem xét hỗ trợ thị thực cho các ứng viên có trình độ cao và kỹ năng chuyên môn