Lead Data Analytics Engineer

remote-job.net Job-Zusammenfassung:

💶 Gehalt:	keine Angabe
⏰ Wöchentliche Arbeitszeit:	Vollzeit
🔍 Empfohlene Erfahrung:	Senior
🎓 Empfohlene Ausbildung:	keine Angabe
📋 Hauptaufgaben:	Datenplattform für Entscheidungsfindung und Wachstum aufbauen Wichtige Einblicke über Praktiker und ihre Patienten durch Analytik bereitstellen Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen zur Verbesserung der Datenverfügbarkeit
✅ Hauptvoraussetzungen:	5+ Jahre Erfahrung im Datenbereich Starke SQL- und Python-Kenntnisse Erfahrung mit Cloud-Datenbanken
🏭 Branche:	Healthcare

Über das Unternehmen

Bei Fullscript verändern wir nicht nur das Gesundheitswesen – wir machen es ganz.

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 ist heute unverbunden. Wir beheben das. Fullscript erleichtert es Praktikern, den ganzen Menschen zu behandeln, nicht nur die Symptome, damit Patienten die Unterstützung erhalten, die sie benötigen – wann sie sie benötigen.

Wir bauen einen besseren Weg – einen, bei dem das Gesundheitswesen verbunden, vollständig und auf Wirkung ausgelegt ist.

Aufgaben

• Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen zur Wartung, dem Aufbau und der Bereitstellung eines kommerziellen Data Warehouses zur Unterstützung von Reporting-, Analyse- und Self-Service-Bedürfnissen für wichtige Stakeholder von Fullscript
• Zusammenarbeit mit Ihrem Vorgesetzten und Team an Initiativen über Funktionen hinweg, um deren Daten zu verstehen und zu verbessern
• Schreiben von Datenumwandlungscode in ELT-Pipelines zur Integration dieser Daten in unser Data Warehouse für die Nutzung durch Reporting- und Datenanalyse-Funktionen
• Mentoring und technische Anleitung für junior Mitglieder des Data Engineering-Teams
• Zusammenarbeit mit anderen Data Engineers zur Erstellung und Befüllung der Datenmodelle für die nachgelagerte Nutzung sowie zum Schreiben der notwendigen Tests zur Sicherstellung der Datenqualität
• Anwendung fortgeschrittener Techniken im Datenengineering zur Optimierung der Leistung und Skalierbarkeit von Datenpipelines
• Nutzung von KI und maschinellem Lernen zur Erstellung von Modellen, die auf Geschäftsanforderungen reagieren und die Bereitstellung von optimierten, dynamischen Erfahrungen für Kunden ermöglichen
• Anwendung von Versionskontrolle, Tests und kontinuierlicher Integration (CI) im Datenumwandlungscode
• Erstellung und Pflege von Daten-Dokumentationen und Definitionen

Voraussetzungen

• 5+ Jahre Erfahrung in Data Analytics und/oder Data Engineering im Rahmen des ETL/ELT-Prozesses oder der Entwicklung von Dateninsights
• Starke Kenntnisse in SQL und Erfahrung in der Nutzung von Python für Datenumwandlungen
• Erfahrung mit dbt (data build tool)
• Erfahrung mit Cloud Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery, Redshift und RDBMS (PostgreSQL, MySQL)
• Praktische Erfahrung in Datenmodellierung, Schema-Design und Optimierungstechniken
• Nachweisliche Erfolge bei der Implementierung und Wartung von Datenumwandlungspipelines mit Tools wie dbt, Argo, Airflow oder ähnlichen Workflow-Orchestrierungstools
• Tiefe Kenntnisse der besten Praktiken im Datenengineering, einschließlich Versionskontrolle, Tests und CI/CD-Methoden
• Fähigkeit, komplexe technische Konzepte effektiv sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren
• Einstellung für kontinuierliches Lernen mit großem Interesse an der Erforschung neuer Technologien und Methoden im Bereich Datenengineering

Benefits

• Großzügige PTO und wettbewerbsfähige Vergütung
• Fullscripts RRSP-Match-Programm für finanzielle Gesundheit
• Flexibles Leistungspaket und Programm für das Wohlbefinden am Arbeitsplatz
• Schulungsbudget und unternehmensweite Lerninitiativen
• Rabatt auf das Fullscript-Produktkatalog
• Die Möglichkeit, überall dort zu arbeiten, wo Sie gut arbeiten