F
Rev Cycle Customer Success Manager
Flaglerhealth · 📍 Remote · 🕒 13 days ago
📊 Lead
🌍 Remote
F
Senior Data Engineer Backend (Vancouver)
Auf einen Blick
Senior Data Engineer für Databricks/Spark-Pipelines. Optimiere Datenverarbeitung auf großer Skala mit Python und MongoDB. Arbeite an der Daten-Infrastruktur eines rapide wachsenden Healthtech-Startups.
💰 ~$160.000–220.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- Databricks/Spark-Erfahrung
- Python OOP und API-Design
- MongoDB Querying/Optimization
- Großskalige Datenverarbeitung
databricks
spark
python
mongodb
data-engineering
etl
cloud-platforms
Gehalt geschätzt anhand Senior Data Engineer Vancouver für Series B (Databricks/Spark Premium). Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Data Engineers mit Spark-/Databricks-Erfahrung
- Python-Spezialisten für Datenarbeit
- Infrastruktur-orientierte Entwickler
🚫 Weniger geeignet
- Anfänger in Data Engineering
- Diejenigen ohne Erfahrung in verteilten Systemen
- Kandidaten ohne Hybrid-Bereitschaft für Vancouver
💡 Gut zu wissen
- Hybrid: Vancouver Präsenz erwartet
- Databricks ist der technologische Fokus — spezialisiert für diese Plattform
- Data Ops/Infrastruktur ist hier Kernwert, nicht nur ETL-Skripte
Über das Unternehmen
Flagler Health entwickelt ein klinisches Betriebssystem für moderne orthopädische Versorgung (MSK). Das Unternehmen arbeitet mit Provider-Gruppen zusammen, um ihnen beim Wachstum und der Betriebseffizienz zu helfen. Flagler hat kürzlich Serie B abgeschlossen.
Deine Aufgaben
- Databricks-Plattform: Daten-Pipelines entwickeln, verwalten und optimieren
- Spark-Anwendungen debuggen und optimieren für Zuverlässigkeit und Performance
- Best Practices für Spark-Compute implementieren und Workloads optimieren
- Sauberen, effizienten Python-Code mit OOP-Prinzipien schreiben
- APIs designen und bauen, die Daten-Integration unterstützen
- MongoDB integrieren, abfragen und verwalten
- Mit Data Scientists und Stakeholdern zusammenarbeiten zur Problemlösung
Deine Voraussetzungen
- Nachgewiesene Erfahrung mit Databricks und Spark
- Python-Kompetenz (OOP, API-Entwicklung)
- Vertrautheit mit NoSQL (MongoDB bevorzugt)
- Starke Problem-Solving- und Debugging-Fähigkeiten
- Erfahrung mit großskaliger Datenverarbeitung und verteilten Systemen
- Bevorzugt: Datenarchitektur, ETL, Data Warehousing, Cloud-Plattformen, CI/CD, Git
Benefits
- Hybrid-Rolle mit Vancouver-Büro
- Serie-B-finanziertes Startup mit schnellem Wachstum