Carelon Global Solutions Philippines hỗ trợ các tổ chức y tế nâng cao hiệu quả và tính thiết thực trong việc cung cấp hoạt động và dịch vụ. Là công ty con của Elevance Health, trước đây có tên là Legato Health Technologies, công ty phát triển các công cụ kỹ thuật số và giải pháp vận hành cho các chương trình bảo hiểm y tế, nhà cung cấp dịch vụ y tế và hệ thống y tế. Đội ngũ nhân sự toàn cầu của công ty gồm hơn 25.000 người tại Hoa Kỳ, Ấn Độ, Ireland, Philippines và Puerto Rico. Công ty tìm kiếm những phương pháp đổi mới giúp các chuyên gia y tế giảm bớt công việc hành chính và tập trung hơn vào việc chăm sóc bệnh nhân, đồng thời chú trọng hoạt động cố vấn và phát triển nghề nghiệp cho nhân viên.
Trưởng nhóm kỹ thuật II, Databricks – Làm việc tại văn phòng Bengaluru
Dẫn dắt hoạt động kỹ thuật dữ liệu trên Databricks, Snowflake và nền tảng đám mây cho các nền tảng y tế của Carelon Global Solutions. Xây dựng pipeline lakehouse có khả năng mở rộng và định hướng các sáng kiến hiện đại hóa cho các nhóm tại Ấn Độ.
Mô tả
- Chịu trách nhiệm triển khai các giải pháp kỹ thuật dữ liệu có khả năng mở rộng
- Dẫn dắt quá trình phát triển pipeline đầu cuối bằng Databricks và Python
- Thiết kế framework cho cả xử lý dữ liệu theo lô và theo thời gian thực
- Đánh giá chất lượng triển khai và xác định các tiêu chuẩn kỹ thuật
- Huấn luyện các nhóm về tối ưu hiệu năng và độ tin cậy của hệ thống
- Phát triển và hỗ trợ các pipeline ETL/ELT với Databricks, Spark và Python
- Xây dựng kiến trúc lakehouse có khả năng mở rộng
- Thiết lập các phương pháp đảm bảo chất lượng, quản trị và khả năng quan sát dữ liệu
- Tối ưu workload trên Snowflake và hoàn thiện mô hình dữ liệu
- Thiết kế hồ dữ liệu dựa trên Iceberg cho phân tích quy mô lớn
- Sử dụng các dịch vụ đám mây AWS và GCP
- Xây dựng các giải pháp cloud-native với dịch vụ được quản lý
- Đóng góp vào các nỗ lực hiện đại hóa nền tảng và chuyển đổi sang đám mây
- Phối hợp với kiến trúc sư, chủ sở hữu sản phẩm và các bên liên quan trong kinh doanh
- Chuyển đổi nhu cầu kinh doanh thành các thiết kế kỹ thuật thực tiễn
- Ước tính khối lượng công việc và hỗ trợ lập kế hoạch triển khai
Yêu cầu
- Bằng B.Tech hoặc MCA chuyên ngành khoa học máy tính, hoặc kinh nghiệm chuyên môn tương đương
- Có ít nhất 7 năm kinh nghiệm tổng thể
- Có ít nhất 3 năm kinh nghiệm liên quan đến Databricks
- Có kinh nghiệm thực tế trong thiết kế và triển khai các giải pháp lakehouse Databricks có khả năng mở rộng
- Thành thạo Python và PySpark
- Có kinh nghiệm chuyên sâu với Snowflake, bao gồm mô hình hóa dữ liệu, tối ưu hiệu năng, tối ưu truy vấn và kiểm soát chi phí
- Có kiến thức thực tiễn về Apache Iceberg, Delta Lake và các định dạng bảng mở hiện đại
- Am hiểu sâu về dịch vụ AWS hoặc GCP, kiến trúc, triển khai và vận hành nền tảng
- Có kinh nghiệm tạo pipeline theo lô và theo thời gian thực với Spark, Kafka và các dịch vụ cloud-native
- Có chuyên môn về kiến trúc ETL/ELT, tích hợp dữ liệu và chuyển đổi sang đám mây
- Có kinh nghiệm dẫn dắt các nhóm kỹ thuật và triển khai các chương trình hiện đại hóa dữ liệu
- Có năng lực phân tích và xử lý sự cố tốt
- Có kỹ năng giao tiếp và quản lý các bên liên quan xuất sắc
- Có kiến thức chuyên sâu về Databricks Lakehouse Architecture, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows và tối ưu hiệu năng
- Thành thạo Spark SQL và xử lý phân tán
- Có kiến thức thực tiễn chuyên sâu về Snowpipe, Streams, Tasks, chia sẻ dữ liệu và tối ưu truy vấn
- Có kiến thức nâng cao về Apache Iceberg, bao gồm tiến hóa schema, phân vùng và truy vấn theo thời điểm
- Có kinh nghiệm thiết kế và triển khai các pipeline kỹ thuật dữ liệu và ETL/ELT quy mô lớn
- Có kinh nghiệm thực tiễn với các dịch vụ dữ liệu cloud-native của AWS, Azure hoặc GCP
- Có năng lực vững về SQL và mô hình hóa dữ liệu trên các hệ thống OLTP và phân tích
- Có kinh nghiệm xử lý dữ liệu thời gian thực với Kafka, Event Hubs, Kinesis hoặc Pub/Sub
- Có kiến thức về quản trị dữ liệu, quản lý metadata, chất lượng dữ liệu và các framework bảo mật
- Ưu tiên: Terraform, CloudFormation hoặc các công cụ hạ tầng dưới dạng mã khác
- Ưu tiên: Docker, Kubernetes và các nền tảng dữ liệu dạng container
- Ưu tiên: Các công cụ CI/CD như GitHub Actions, Jenkins, Azure DevOps hoặc GitLab
- Ưu tiên: Tích hợp AI/ML, MLOps và nền tảng dữ liệu GenAI
- Ưu tiên: Data Mesh, Data Fabric và kiến trúc dữ liệu doanh nghiệp hiện đại
- Ưu tiên: Chứng chỉ Databricks, Snowflake hoặc nền tảng đám mây
Phúc lợi
- Đầu tư mạnh mẽ vào học tập và phát triển chuyên môn
- Văn hóa đổi mới và sáng tạo, tạo điều kiện cho sự tự chủ
- Các chương trình hỗ trợ sức khỏe toàn diện
- Các sáng kiến về đa dạng, công bằng và hòa nhập
- Nhiều hình thức khen thưởng và ghi nhận
- Bảo hiểm y tế và chăm sóc sức khỏe cạnh tranh
- Tiện nghi và cơ sở vật chất chất lượng cao tại nơi làm việc
- Chính sách nơi làm việc lấy nhân viên làm trung tâm