Auf einen Blick
Counsel sucht einen Analytics Engineer zur Erstellung und Wartung von Core-Analytics-Data-Modellen. Rolle mit Fokus auf Semantic-Layer, dbt-Orchestrierung und Data-Compliance in HIPAA-Umgebung.
💰 ~$140.000–170.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- 3+ Jahre Analytics-Engineering mit dbt + SQL
- BigQuery oder vergleichbares Cloud-Warehouse
- Healthcare/Regulated-Industry-Erfahrung mit PHI-Data-Compliance
- Data-Orchestration-Tool-Erfahrung
dbt
SQL
BigQuery
Data-Orchestration
HIPAA-Compliance
Reverse-ETL
Gehalt geschätzt anhand Mid-Level Analytics Engineer bei Healthcare-Startup typischerweise USD 140–170k. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Analytics-Engineer mit dbt + SQL-Expertise
- Data-Engineer mit Healthcare/Regulated-Industry-Erfahrung
- dbt-Native-Builder
🚫 Weniger geeignet
- Data-Scientist-fokussierte Rollen
- Kandidaten ohne dbt/Analytics-Engineering-Hintergrund
- Unregulierte-Industrie-Only-Erfahrung
💡 Gut zu wissen
- NYC oder Boston Hybrid – Büroerwartung 3+ Tage/Woche
- HIPAA-Compliance ist non-negotiable – PHI-Data-Handling ist critical
- Reverse-ETL ist neulich bei Healthcare – viel Collaboration mit Product/Engineering nötig
Über das Unternehmen
Counsel hat eine starke Data-Foundation mit Cloud-Warehouse und ETL-Pipelines aufgebaut. Das Unternehmen sucht nun nach jemandem, das Data semantische Layer zu bauen, um Daten in Insights zu verwandeln.
Deine Aufgaben
- Semantic-Layer ownen: Core-Analytics-Data-Modelle bauen und pflegen, die definieren, wie Counsel Geschäftsmetriken misst
- Orchestrierung und Monitoring: dbt-Orchestrierung mit integriertem Alerting, CI/CD-Pipelines und Data-Quality-Testing durchführen
- Reverse-ETL-Pipelines: Saubere, modellierte Daten zurück in Production-Systeme füttern – Population-Cohort-Definitionen, Marketing-Intelligence, Operational-Features
- Data-Compliance: Access-Controls für PHI-Daten implementieren und pflegen; HIPAA-Anforderungen erfüllen
Deine Voraussetzungen
- 3+ Jahre Analytics-Engineering, Data-Analytics oder Hybrid-Data-Role-Erfahrung
- Tiefe Expertise in SQL und dbt
- Erfahrung mit BigQuery oder vergleichbaren Cloud-Warehouses (Snowflake, Redshift)
- Erfahrung in regulierter Industrie (Healthcare, Fintech, Insurance) mit Able, sensitive Data und Access-Controls zu managen; HIPAA-Vertrautheit ist Plus
- Erfahrung mit Data-Orchestration-Tooling (Paradigm, dbt Cloud, Airflow) und Reverse-ETL-Pipelines
