Lead Data Analytics Engineer

remote-job.net Job-Zusammenfassung:

💶 Gehalt:	keine Angabe
⏰ Wöchentliche Arbeitszeit:	Vollzeit
🔍 Empfohlene Erfahrung:	Senior
🎓 Empfohlene Ausbildung:	keine Angabe
📋 Hauptaufgaben:	Aufbau und Pflege eines Datenlagers. Technische Anleitung für junior Teammitglieder. Optimierung von Datenpipelines.
✅ Hauptvoraussetzungen:	5+ Jahre Erfahrung in Datenanalyse oder Datenengineering. Starke SQL-Kenntnisse. Erfahrung mit Cloud-Datenbanken.
🏭 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 Praktiker-Tools an einem Ort bereitstellt.

Das Gesundheitswesen ist heute oft disconnected. Wir beheben das. Fullscript erleichtert es Praktikern, den ganzen Menschen zu behandeln und nicht nur Symptome, sodass Patienten die Unterstützung erhalten, die sie benötigen – wann immer sie sie benötigen.

Wir bauen einen besseren Weg, an dem das Gesundheitswesen verbunden, vollständig und wirkungsvoll ist.

Aufgaben

• Arbeiten Sie funktionsübergreifend, um ein kommerzielles Data Warehouse zu pflegen, aufzubauen und bereitzustellen, das Reporting-, Analyse- und Self-Service-Bedürfnisse für wichtige Stakeholder bei Fullscript erfüllt.
• Zusammenarbeit mit Ihrem Vorgesetzten und Team, um Initiativen in Bereichen wie Analytics, Commercial und RevOps zu verstehen und zu verbessern.
• Schreiben von Datenumwandlungscode in ELT-Pipelines, um Daten in unser Data Warehouse zu integrieren.
• Mentoring und technische Anleitung für junior Mitglieder des Datenengineering-Teams.
• Zusammenarbeit mit anderen Dateningenieuren zur Erstellung und Befüllung von Datenmodellen für nachgelagerte Nutzung.
• Optimierung der Leistung und Skalierbarkeit von Datenpipelines durch den Einsatz fortgeschrittener Datenengineering-Techniken.
• Nutzung von KI und maschinellem Lernen zur Erstellung von Modellen, die auf Geschäftsanforderungen reagieren.
• Anwendung von Versionskontrolle, Tests und kontinuierlicher Integration im Datenumwandlungscode.
• Erstellung und Pflege von Daten-Dokumentationen und -Definitionen.

Voraussetzungen

• 5+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und/oder Datenengineering im Rahmen von ETL/ELT-Prozessen oder Datenanalyse-Entwicklung.
• 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 Datenmodellierung, Schema-Design und Optimierungstechniken.
• Nachweisbare Erfolge bei der Implementierung und Pflege von Datenumwandlungs-Pipelines mit Tools wie dbt, Argo, Airflow oder ähnlichen.
• Tiefes Verständnis der besten Praktiken im Datenengineering, einschließlich Versionskontrolle, Tests und CI/CD-Methoden.
• Fähigkeit, komplexe technische Konzepte effektiv zu kommunizieren.
• Einstellung zur kontinuierlichen Weiterbildung und Interesse an neuen Technologien im Datenengineering-Bereich.

Benefits

• Großzügige PTO und wettbewerbsfähige Vergütung.
• Fullscripts RRSP-Match-Programm für finanzielle Gesundheit.
• Flexibles Leistungspaket und Arbeitsplatz-Wellnessprogramm.
• Budget für Schulungen und unternehmensweite Lerninitiativen.
• Rabatt auf das Fullscript-Produktkatalog.
• Die Möglichkeit, überall zu arbeiten, wo Sie gut arbeiten können.