remote-job.net Job-Zusammenfassung:
| 💶 Gehalt: | keine Angabe |
| ⏰ Wöchentliche Arbeitszeit: | Vollzeit |
| 🔍 Empfohlene Erfahrung: | Senior |
| 🎓 Empfohlene Ausbildung: | keine Angabe |
| 📋 Hauptaufgaben: |
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| ✅ Hauptvoraussetzungen: |
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| 🏭 Branche: | Healthcare |
Über das Unternehmen
Bei Fullscript verändern wir nicht nur das Gesundheitswesen – wir machen es ganzheitlich.
Wir helfen über 100.000 Gesundheitspraktikern, 10 Millionen Patienten mit einer Plattform, die evidenzbasierte Gesundheitslösungen, diagnostische Unterstützung und Werkzeuge für Praktiker – alles an einem Ort – bereitstellt.
Das Gesundheitswesen von heute ist disconnected. Wir reparieren das. Fullscript erleichtert es Praktikern, die ganze Person und nicht nur Symptome zu behandeln, damit Patienten die Unterstützung erhalten, die sie benötigen – wenn sie sie benötigen.
Wir bauen einen besseren Weg – einen, in dem das Gesundheitswesen verbunden, vollständig und auf Wirkung angelegt ist.
Aufgaben
- Interdisziplinär arbeiten, um ein Commercial Data Warehouse zu pflegen, aufzubauen und bereitzustellen, das Berichterstattung, analytische und Self-Service-Bedürfnisse für wichtige Stakeholder bei Fullscript bedient
- Mit Ihrem Vorgesetzten und Team zusammenarbeiten, um Initiativen in den Bereichen Analytics, Commercial und RevOps zu verstehen und ihre Daten zu verbessern
- Datenumwandlungscode in ELT-Pipelines schreiben, um diese Daten in unser Data Warehouse zu integrieren
- Junior-Mitglieder des Datenengineering-Teams anleiten und technische Unterstützung bieten
- Mit anderen Dateningenieuren zusammenarbeiten, um die Datenmodelle für den downstream-Verbrauch zu erstellen und notwendige Tests zur Sicherstellung der Datenqualität durchzuführen
- Fortgeschrittene Techniken im Datenengineering anwenden, um die Leistung und Skalierbarkeit der Datenpipelines zu optimieren
- KI und maschinelles Lernen nutzen, um Modelle zu erstellen, die auf Geschäftsanforderungen reagieren und die Bereitstellung von optimierten, dynamischen Erfahrungen für Kunden ermöglichen
- Versionskontrolle, Testing und Continuous Integration (CI) im Datenumwandlungscode anwenden
- Dokumentation und Definitionen von Daten erstellen und pflegen
Voraussetzungen
- Über 5 Jahre Erfahrung in einer Position im Bereich Datenanalyse und/oder Datenengineering im Rahmen des ETL/ELT-Prozesses oder der Entwicklung von Dateninsights
- Starke Kenntnisse in SQL und Erfahrung in der Verwendung von Python zur Datenumwandlung
- Erfahrung mit dbt (data build tool)
- Erfahrung mit Cloud-Datenbanken wie Snowflake, BigQuery, Redshift und RDBMS (PostgreSQL, MySQL)
- Praktische Erfahrung in der Datenmodellierung, Schema-Design und Optimierungstechniken
- Nachweisliche Erfolge bei der Implementierung und Wartung von Datenumwandlungspipelines mit Tools wie dbt, Argo, Airflow oder ähnlichen Workflow-Orchestrierungstools
- Tiefes Verständnis der besten Praktiken im Datenengineering, einschließlich Versionskontrolle, Testing und CI/CD-Methodologien
- Fähigkeit, komplexe technische Konzepte effektiv an technische und nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren
- Streben nach kontinuierlichem Lernen mit großem Interesse an neuen Technologien und Methoden im Bereich Datenengineering
Benefits
- Großzügige PTO und wettbewerbsfähige Vergütung
- Fullscripts RRSP-Match-Programm für finanzielle Gesundheit
- Flexibles Leistungspaket und Arbeitsplatz-Wohlfühlprogramm
- Schulungsbudget und unternehmensweite Lerninitiativen
- Rabatt auf das Fullscript-Produktekatalog
- Die Möglichkeit, von überall aus zu arbeiten, wo Sie gut arbeiten