Senior Data Analytics Engineer (Canada remote)

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Chez Fullscript, nous révolutionnons les soins optimaux en les rendant accessibles à tous. Notre plateforme de prestation de soins permet aux praticiens de la santé de créer des plans de santé personnalisés, de fournir un soutien et une éducation, et de prescrire les meilleurs suppléments sans effort, le tout en un seul endroit. Depuis 2011, plus de 90 000 praticiens ont utilisé Fullscript pour aider plus de 5,5 millions de patients à suivre un chemin vers le bien-être. Et nous ne faisons que commencer.

Venez construire un avenir plus sain avec nous. Nous recherchons un Ingénieur Senior en Analyse de Données pour rejoindre notre équipe d'ingénierie des données. L'équipe des données est à la fois une fonction de support et un partenaire stratégique chez Fullscript, jouant un rôle crucial dans nos futurs investissements. Les données sont le moteur de notre planification et de notre prise de décision efficaces, de l'exploration des opportunités aux tests d'hypothèses, en passant par la fixation d'objectifs, la mesure des résultats et l'itération. Dans les années à venir, nous investirons de manière significative pour améliorer l'accessibilité des données pour nos équipes internes et les utiliser dans notre application afin de fournir des outils et des expériences basés sur les données pour les praticiens et les patients.

Travailler de manière transversale pour définir, construire et déployer un entrepôt de données d'entreprise pour répondre aux besoins de reporting et d'auto-service analytique de Fullscript.
Collaborer sur des initiatives avec des fonctions telles que l'analytique, le produit et les opérations pour comprendre leurs besoins en données et écrire du code de transformation de données dans les pipelines ELT.
Encadrer et fournir des conseils techniques aux membres juniors de l'équipe d'ingénierie des données.
Créer et remplir des modèles de données pour la consommation en aval et écrire des tests pour assurer la qualité des données.
Appliquer des techniques avancées d'ingénierie des données pour optimiser les performances et la scalabilité des pipelines de données.
Mettre en œuvre le contrôle de version, les tests et l'intégration continue (CI) dans le code de transformation des données.
Créer et maintenir une documentation des données et des définitions.

Plus de 5 ans d'expérience dans des rôles d'analyse de données et/ou d'ingénierie des données dans le cadre des processus ETL/ELT ou du développement de perspectives basées sur les données.
Maîtrise du SQL et de Python pour la transformation des données.
Expérience avec dbt (data build tool) et les entrepôts de données en cloud tels que Snowflake, BigQuery, Redshift et les SGBDR (PostgreSQL, MySQL).
Expérience pratique de la modélisation des données, de la conception de schémas et des techniques d'optimisation.
Historique confirmé de mise en œuvre et de maintien des pipelines de transformation des données en utilisant des outils tels que dbt, Argo, Airflow ou des outils similaires d'orchestration de workflows.
Compréhension approfondie des meilleures pratiques de l'ingénierie des données, y compris le contrôle des versions, les tests et les méthodologies CI/CD.
Excellentes compétences en communication afin de transmettre efficacement des concepts techniques complexes aux parties prenantes techniques et non techniques.
Mentalité d'apprentissage continu avec un fort intérêt pour l'exploration de nouvelles technologies et méthodologies dans le domaine de l'ingénierie des données.

Expérience avec les pratiques et outils DevOps pour le déploiement automatisé et la gestion de l'infrastructure.
Familiarité avec les concepts de machine learning et les frameworks pour la mise en œuvre de solutions d'analytique prédictive.
Expérience antérieure dans un rôle de leadership ou de mentorat au sein d'une équipe d'ingénierie des données.