Auf einen Blick
Als Software Engineer Analytics bei Bayesian Health entwickelst du Clinical AI/ML Product Analytics Infrastruktur, um Produktperformance zu monitoren und Clinical Case Reviews zu unterstützen.
💰 ~$150.000–210.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Americas
- 5+ Jahre Analytics-Infrastruktur auf Cloud (AWS)
- Python und SQL Profizient
- Modern Data & Analytics Technologies (dbt, Orchestration, BI Tools)
- PHI/PII Sensitive Data Erfahrung
Python
SQL
AWS
dbt
Tableau
Gehalt geschätzt anhand Senior Software Engineer Analytics mit 5+ Jahren AWS Data Platform Experience, Clinical AI/ML Fokus. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Data/Analytics Engineers mit 5+ Jahren Cloud Platform Experience
- Diejenigen mit AWS und Modern Data Stack (dbt, Orchestration)
- Healthcare/Clinical Data Erfahrung von Vorteil
🚫 Weniger geeignet
- Entwickler mit weniger als 5 Jahren Analytics Platform Experience
- Diejenigen ohne AWS Cloud-Erfahrung
- Kandidaten mit sensitiven Daten (PHI/PII) Unbehagen
💡 Gut zu wissen
- Clinical AI/ML Fokus: Product Performance für Life-Saving Decisions
- PHI/PII Sensitive Data Handling erforderlich
- Cross-Functional Collaboration mit Clinical und Product Teams
- Early-Stage Startup Umgebung mit Top-Tier Investors
Über das Unternehmen
Bayesian Health ist ein Early-Stage-Startup mit Mission, proaktives Gesundheitswesen durch Echtzeitdaten-Bereitstellung für Ärzte zu ermöglichen. Das Team kombiniert Kliniker, Ingenieure, ML-Experten und Performance-Improvement-Leader, um intelligente, patientenspezifische Versorgung zu ermöglichen. Unternehmen wurde mit Top-Tier Investors finanziert und hat mehrere Awards gewonnen.
Deine Aufgaben
- Entwicklung von Analytics-Infrastruktur, Frameworks und Tools für KPI- und Success-Metriken Monitoring
- Frameworks und Tools erstellen, um Clinical-Case-Reviews unabhängig durchzuführen
- Foundational Improvements und Innovations für Data Platform Skalierbarkeit implementieren
- Product Analytics Development cross-functional treiben
- Enge Zusammenarbeit mit Client Success, Clinical, Product und Data Science Teams
- Monitoring Metriken und Investigational Data aus komplexen Datenmodellen produzieren
Deine Voraussetzungen
- BS in Computer Science oder anderen relevanten technischen Disziplinen
- 5+ Jahre Erfahrung beim Aufbau skalierbarer, sicherer Analytics-Infrastruktur und Tools auf Cloud Platform (idealerweise AWS)
- Profizient in Python und SQL
- Tiefe Kenntnisse in Modern Data und Analytics Technologies (Cloud-basierte Data Warehouses, dbt, Orchestration Tools, BI Tools wie Tableau/Quicksight)
- Erfahrung mit PHI/PII sensitiven Daten
