Senior Manager, Data Engineering

Lorsque nous réunissons des équipes inattendues dans la même pièce, nous alimentons une réflexion audacieuse qui conduit à des médicaments qui changent la vie. La collaboration en personne offre l'opportunité de se connecter, de travailler rapidement et de remettre en question les perceptions. Nous travaillons, en moyenne, un minimum de trois jours par semaine depuis le bureau pour atteindre cet objectif. Cependant, nous maintenons également la flexibilité, en trouvant un équilibre entre la présence au bureau et les besoins individuels. Devenez une partie de notre monde innovant et ambitieux.

En tant que Senior Manager, Data Engineering au sein de l'équipe Commercial Strategic Data Management de notre unité de maladies rares, vous dirigerez la transformation, la création et le déploiement de solutions innovantes qui impactent directement les résultats des patients. Votre principal objectif sera de tirer parti des derniers outils, technologies, processus standard et capacités avancées de l'ingénierie des données en science des données, IA et ML. Établissez une plateforme et des processus détaillés pour notre équipe, contribuant à la croissance de l'entreprise.

Ce rôle implique une collaboration étroite avec l'équipe d'analyse avancée, la direction commerciale des États-Unis, l'équipe de terrain des ventes et les opérations de terrain, afin d'améliorer nos capacités en science des données et en ingénierie pour soutenir nos besoins commerciaux.

• Collaborer avec l'équipe commerciale multifonctionnelle pour découvrir des opportunités de tirer parti des données internes et externes afin de promouvoir des solutions commerciales.
• Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, IT et analytiques pour fournir des solutions complexes en science des données contribuant à l'organisation commerciale.
• Posséder les plateformes et les processus pour des projets complexes utilisant une large gamme de techniques d'ingénierie des données et de science des données.
• Développer et mettre en œuvre des bases de données, des systèmes de collecte de données, des stratégies d'analyse de données et l'ingénierie des fonctionnalités pour optimiser l'efficacité et la qualité des données.
• Acquérir et maintenir des données à partir de sources primaires ou secondaires, identifier, analyser et interpréter les tendances ou les modèles dans des ensembles de données complexes.
• Prioriser les besoins commerciaux et d'information, en s'appuyant sur une solide compréhension de Snowflake, SQL, Amazon S3, Oracle et des outils d'intégration de données (ETL).
• Construire des pipelines de données et diriger l'ingénierie des fonctionnalités, démontrant de fortes compétences analytiques pour collecter, prioriser, analyser et diffuser d'importantes quantités d'informations avec une attention méticuleuse aux détails.
• Identifier et définir de nouvelles opportunités d'amélioration des processus, gérer et soutenir les solutions de données dans des scénarios BAU, et analyser, interpréter et documenter les structures de données.
• Mettre en œuvre une gestion efficace des données, dimensionner la transformation des données et configurer l'orchestration des workflows pour une automatisation fluide.

Vous devrez avoir :

• BS/MS dans un domaine quantitatif (informatique, science des données, ingénierie, systèmes d'information, économie, etc.), avec des connaissances en analyse statistique et en modélisation.
• 5+ ans d'expérience avec des compétences en gestion de bases de données comme SQL, Snowflake, Amazon Redshift, Apache Spark, Apache Airflow, AWS cloud, Amazon S3, Oracle, Teradata, Power BI et des compétences en programmation Python.
• Expérience dans le secteur de la santé ou des biopharmaceutiques, avec de solides compétences en communication écrite et verbale et une volonté de travailler dans un environnement interculturel.
• De solides compétences analytiques et de résolution de problèmes, avec une expérience dans les projets de support et de maintenance et la capacité de communiquer des méthodes et des résultats complexes à divers publics.
• Expérience pratique de travail avec EHR, des revendications administratives et des données de laboratoire, et familiarité avec des outils de visualisation de données comme Tableau, Qlik Sense, Power BI et des graphiques/rapports Excel.
• Connaissance de l'informatique distribuée, des technologies de Big Data comme Hive, Spark, Scala, et des outils statistiques comme Python/R, ainsi qu'une expérience avec Github, requêtes et réponses HTTP, services API REST