W Fullscript rewolucjonizujemy optymalną opiekę, czyniąc ją dostępną dla każdego. Nasza platforma dostarczania opieki umożliwia pracownikom służby zdrowia tworzenie spersonalizowanych planów zdrowotnych, zapewnianie wsparcia i edukacji oraz przepisywanie najlepszych suplementów w prosty sposób, wszystko w jednym miejscu. Od 2011 roku ponad 90 000 praktyków używa Fullscript, aby pomóc ponad 5,5 miliona pacjentów podążać ścieżką do zdrowia. I to dopiero początek.
Dołącz do nas, aby budować zdrowszą przyszłość. Poszukujemy Starszego Inżyniera Analizy Danych, który dołączy do naszego zespołu Inżynierii Danych. Zespół ds. Danych pełni zarówno funkcję wsparcia, jak i strategicznego partnera w Fullscript, odgrywając kluczową rolę w naszych przyszłych inwestycjach. Dane napędzają nasze skuteczne planowanie i podejmowanie decyzji - od eksploracji możliwości po testowanie hipotez, ustalanie celów, pomiar wyników i iterację. W nadchodzących latach poczynimy znaczne inwestycje, aby zwiększyć dostępność danych dla naszych wewnętrznych zespołów i wykorzystać je w naszej aplikacji, aby dostarczać narzędzia i doświadczenia oparte na danych dla praktyków i pacjentów.
- Pracować międzydziałowo, aby zdefiniować, zbudować i wdrożyć Enterprise Data Warehouse, który będzie obsługiwał potrzeby raportowania i analizy samoobsługowej w całym Fullscript.
- Współpracować z funkcjami takimi jak analityka, produkt i operacje, aby zrozumieć ich wymagania dotyczące danych i pisać kod transformacji danych w potokach ELT.
- Mentorować i udzielać technicznych wskazówek młodszym członkom zespołu inżynierii danych.
- Tworzyć i udostępniać modele danych do konsumpcji poniżej strumienia oraz pisać testy, aby zapewnić jakość danych.
- Stosować zaawansowane techniki inżynierii danych w celu optymalizacji wydajności i skalowalności potoków danych.
- Wdrażać kontrolę wersji, testowanie i ciągłą integrację (CI) w kodzie transformacji danych.
- Tworzyć i utrzymywać dokumentację danych i definicje.
- 5+ lat doświadczenia w rolach analizy danych i/lub inżynierii danych, jako część procesów ETL/ELT lub rozwoju wglądu w dane.
- Silna biegłość w SQL i Python do transformacji danych.
- Doświadczenie z dbt (data build tool) i magazynami danych w chmurze, takimi jak Snowflake, BigQuery, Redshift oraz RDBMS (PostgreSQL, MySQL).
- Doświadczenie praktyczne z modelowaniem danych, projektowaniem schematu i technikami optymalizacji.
- Udokumentowane osiągnięcia w wdrażaniu i utrzymywaniu potoków transformacji danych za pomocą narzędzi takich jak dbt, Argo, Airflow lub podobnych narzędzi do orkiestracji przepływu pracy.
- Głębokie zrozumienie najlepszych praktyk inżynierii danych, obejmujących kontrolę wersji, testowanie i metodologie CI/CD.
- Doskonałe umiejętności komunikacyjne, pozwalające efektywnie przekazywać skomplikowane techniczne koncepcje zarówno technicznym, jak i nietechnicznym zainteresowanym stronom.
- Nastawienie na ciągłe zdobywanie wiedzy z dużym zainteresowaniem eksploracją nowych technologii i metodologii w dziedzinie inżynierii danych.
- Doświadczenie z praktykami DevOps i narzędziami do