Associate Cloud Data Engineer ( SQL , Python , ETL, Cloud )

Trae tu corazón a CVS Health. En CVS Health, nuestro propósito es claro: Traer nuestro corazón a cada momento de tu salud. Esta misión informa nuestro compromiso de proporcionar atención sanitaria centrada en el ser humano en un mundo que evoluciona rápidamente. Con el corazón en el centro de nuestra marca, cómo entregamos servicios es tan crucial como los servicios mismos.

Nuestros Comportamientos Heart At Work™ apoyan este propósito, empoderando a todos en CVS Health para contribuir a transformar nuestra cultura y acelerar nuestra capacidad de innovar. Únete a nosotros y ayuda a hacer que la atención sanitaria sea más personal, conveniente y asequible.

En CVS Health, nuestra visión es reimaginar la atención sanitaria poniendo a las personas en el centro de todo lo que hacemos. Nuestra audaz estrategia nos impulsa a ofrecer soluciones de atención sanitaria personalizadas, conectadas y cada vez más digitales. El equipo de Enterprise Data Services & Operations (EDSO) desempeña un papel clave en esta visión al construir un ecosistema de datos conectado que aprovecha los datos, la analítica y la inteligencia artificial avanzada.

Estamos buscando Ingenieros de Datos apasionados y motivados para unirse a nuestro equipo en crecimiento. Tendrás la oportunidad de transformar la tecnología y la atención sanitaria, haciendo realidad nuestra visión. La capacitación y el desarrollo son fundamentales para este rol. Debes poder viajar a una de nuestras siguientes ubicaciones de oficina: Blue Bell, PA; Chantilly, VA; Florham Park, NJ; Harrisburg, PA; Hartford, CT; Jacksonville, FL; Orlando, FL; Wellesley, MA; Woonsocket, RI. Este es un rol híbrido que requiere tres días en las oficinas de Aetna en Hartford, CT.

• Desarrollar estructuras de datos escalables, repetibles y seguras y canalizaciones para organizar, recopilar, estandarizar e integrar datos para obtener información y crear informes.
• Construir procesos ETL/ELT eficientes, de alta calidad e integrados, y cada vez más en tiempo real, utilizando diversas herramientas, lenguajes de programación y servicios.
• Entregar capacidades de datos y nuevos productos de datos para acelerar las inversiones en datos y democratizar los datos en toda la empresa y dentro de la unidad de negocios de atención sanitaria.
• Colaborar con el equipo de ciencia de datos para transformar datos e integrar algoritmos y modelos en procesos automatizados.
• Construir modelos de datos, almacenes de datos y extractos para apoyar la ciencia de datos, clientes internos y administradores de terceros.
• Analizar datos, comprender sistemas complejos y resolver problemas desafiantes de obtención e integración de datos.
• Promover la excelencia en ingeniería simplificando, optimizando y automatizando procesos y flujos de trabajo.
• Innovar aprovechando y practicando técnicas ágiles para mejorar la eficiencia, productividad y procesos.

• Más de 1 año de experiencia práctica en la construcción y despliegue de canalizaciones de datos.
• Más de 1 año de experiencia usando Python y cualquier herramienta ETL.
• Experiencia laboral en bases de datos relacionales o Hadoop con un fuerte entendimiento de SQL o HQL.
• Experiencia práctica en la construcción de soluciones en entornos de nube pública (GCP, Azure o AWS).
• Fuertes habilidades para resolver problemas y capacidad de pensamiento crítico.

• Experiencia construyendo canalizaciones de datos ETL en Ab-Initio o tecnología equivalente.
• Experiencia con servicios de GCP Cloud como Big Query, Composer, Airflow, DataProc.
• Antecedentes laborales con herramientas como Tableau, Alteryx y/o ThoughtSpot.
• Comprensión básica de algunas herramientas ETL (por ejemplo, AbInitio, Native BigQuery).
• Experiencia con scripts de bash shell, utilidades UNIX y comandos UNIX, CI/CD.
• Experiencia práctica ágil con metodologías como SAFe.
• La experiencia en el dominio de la atención sanitaria es una ventaja.

Licenciatura o experiencia laboral equivalente en Informática, Ingeniería, Aprendizaje Automático o una disciplina relacionada. Se prefiere una maestría o un doctorado.

El rango de pago típico para este rol