Senior Manager, Data Engineering – Analytics

🕒 Agosto 25

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 12%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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CopilotIQ

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51 - 200 funcionários

🏥 Saúde

☁️ SaaS

🤖 Inteligência Artificial

💰 Series B em 2024-11

Healthcare • SaaS • Artificial Intelligence

A CopilotIQ é uma empresa de saúde movida por IA que fornece uma plataforma de monitoramento remoto de pacientes e engajamento clínico para pessoas com condições crônicas, principalmente diabetes e hipertensão. A empresa combina um motor de análise movido por IA (remoteIQ) com dados longitudinais profundos — biomarcadores, determinantes sociais de saúde, dados comportamentais e adesão a medicamentos — para monitorar os membros em tempo real, fornecer alertas precoces e viabilizar intervenções personalizadas por enfermeiros licenciados e equipes clínicas baseadas nos EUA. A CopilotIQ comercializa sua solução para pagadores (incluindo planos Medicare Advantage) e enfatiza resultados mensuráveis, como redução de visitas ao pronto-socorro, hospitalizações, eventos hipoglicêmicos e hiperglicêmicos, redução de medicamentos e altas taxas de retenção e engajamento. A empresa também opera conforme práticas de privacidade HIPAA e oferece serviços de telemedicina/clinica por meio de entidades médicas afiliadas.

Descrição

• Lead and develop a small global team across data engineering, analytics, and BI • Own the architecture, reliability, and evolution of the analytical data platform • Design and build scalable batch and event-driven pipelines across clinical, operational, product, financial, and customer data • Establish data-quality practices including testing, monitoring, lineage, reconciliation, alerting, and incident response • Define trusted metrics, dimensional models, curated datasets, and semantic layers • Deliver dashboards, recurring reports, customer reporting, self-service datasets, and actionable insights • Partner with clinical, operations, product, finance, engineering, and commercial stakeholders • Lead customer-facing discussions involving reporting requirements, metric definitions, discrepancies, and data-delivery issues • Investigate complex data problems, identify root causes, and implement durable solutions • Improve platform performance, cost efficiency, security, privacy, and maintainability • Set priorities, review technical work, coach team members, and help scale the organization • Build and operate pipelines using AWS Glue, Lambda, SNS, S3, PySpark, and Amazon Redshift • Develop and maintain dbt models, Airflow workflows, data tests, and monitoring • Design dimensional models, star schemas, and curated analytical layers • Use SQL and Python to investigate data, validate results, and solve production issues • Build and review dashboards and reports in Sigma, Looker, or similar BI tools • Translate ambiguous business and customer needs into scalable data solutions • Take business questions from discovery through metric definition, analysis, visualization, and recommendation • Review architecture, code, data models, dashboards, and analytical approaches • Communicate findings, risks, limitations, and recommendations to technical and non-technical audiences • Balance strategic platform improvements with urgent operational and customer needs

🎯 Requisitos

• Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Data Science, Information Systems, or a related field, or equivalent experience • 5+ years of data engineering / data-platform experience • 2+ years of technical leadership experience and mentoring engineers • Deep hands-on experience designing, building, and operating production data platforms and pipelines • Strong experience with data architecture, ingestion, orchestration, transformation, modeling, warehousing, and performance optimization • Advanced SQL skills and strong proficiency in Python and PySpark • Experience with dbt, Apache Airflow, AWS Glue, or comparable tools • Experience designing dimensional models, star schemas, and curated analytical layers • Demonstrated ownership of data quality and reliability, including testing, monitoring, lineage, reconciliation, and operational support • Experience building dashboards, reports, semantic layers, and self-service datasets using Sigma, Looker, or comparable platforms • Strong backend engineering fundamentals, including APIs, distributed systems, and event-driven architecture • Experience working directly with customers, executives, and cross-functional stakeholders • Excellent written and verbal communication skills • Strong ownership, urgency, judgment, resourcefulness, and follow-through • A hands-on leadership style and willingness to personally solve difficult problems • Ability to lead effectively across time zones