分析工程师
现代化医疗保健数据管道、语义模型和商业智能资产。 连接数据工程与分析,支持可扩展且受治理的企业数据计划。
描述
- 构建并管理可扩展的数据管道,将原始数据转化为可供分析使用的数据资产。
- 创建并维护复杂的有向无环图(DAG),运行工作流并管理依赖关系。
- 开发高级数据提取、加载和转换流程,用于数据准备与清理。
- 使用 Strategy BI 和 Mosaic 设计并维护语义模型。
- 构建并扩展指标存储、语义层和分析型多维数据集,支持企业自助分析。
- 使用云端企业数据平台处理大型数据集,并开展现代数据工程工作流。
- 管理 Strategy BI 数据库,并改进其与分析管道的集成。
- 使用 AI 辅助工具开发代码、记录工作并解决技术问题。
- 检查 AI 生成的代码和输出,确保其准确可靠。
- 与数据分析和数据科学团队合作,定义并交付数据需求和数据集。
- 与数据治理团队合作,创建安全、合规且高质量的企业数据资产。
- 将质量管理和医疗经济学团队的需求转化为分析解决方案和数据产品。
- 在整个分析生命周期中使用版本控制、CI/CD 和自动化编排。
- 将数据管理实践与领域团队的业务需求相结合,以支持联邦式分析架构。
任职要求
- 拥有经认可的学院或大学颁发的计算机科学、数据科学、工程或相关领域学士学位。
- 至少三年设计和运行数据分析管道的经验。
- 具有使用现代数据技术栈(包括 dbt 和 dlt)构建并管理可扩展分析管道的经验。
- 精通开发和维护复杂的有向无环图(DAG)。
- 精通使用 Strategy 和 Mosaic 设计和管理语义层、指标存储及分析型多维数据集。
- 熟练使用 Databricks 和 SQL Server。
- 熟练管理 PostgreSQL 和 SQL Server 环境,包括架构设计、索引和性能调优。
- 能够使用 GitHub Copilot 等 AI 驱动工具。
- 熟练使用 Git、CI/CD 和自动化编排。
- 能够将复杂的业务指标和 KPI 转化为技术产物。
- 具备高级 SQL 和 Python 技能。
- 接受录用后、入职前须通过背景和信用审查。
福利待遇
- 医疗、牙科、视力、人寿及长期伤残保险。
- 退休储蓄计划。
- 灵活的工作安排,包括混合办公和远程办公选项。
- 带薪年假、病假、节假日假期和管理层假期。
- 灵活的着装规范。
