Principal Analyst, Data Integration

🕒 Junho 26

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $145.000 - $170.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

📉 Analista de Dados

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 6%

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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H1

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201 - 500 funcionários

🏥 Saúde

💼 Consultoria

📦 Logística

Healthcare • Consulting • Logistics

A H1 é uma empresa global de inteligência em saúde que conecta ciências da vida, pagadores, provedores e pacientes a análises de dados habilitadas por IA e pesquisas inovadoras para o avanço da medicina. Ela fornece soluções corporativas como HCP Universe, Trial Landscape e Precise, ajudando profissionais de saúde a acessar dados precisos e abrangentes para ensaios clínicos, pesquisas científicas e assuntos médicos. A H1 capacita missões médicas e trabalhos humanitários por meio do H1 Connect e melhora a diversidade e inclusão em ensaios clínicos, fornecendo insights para melhorar a diversidade de pacientes e o desempenho dos locais. A empresa desempenha um papel fundamental na capacitação ao acesso a informações de saúde e medicina baseada em evidências globalmente.

Descrição

• Own the end-to-end process of evaluating, scoping, and onboarding new data sources into H1's platform. • Lead structured evaluation of new data sources from scratch — assessing schema, coverage, freshness, legal constraints, and fit against H1's product needs before any engineering work begins. • Own field mapping from source to H1's bronze/silver/gold layers, producing data dictionaries, entity definitions, and structural guidance for downstream teams. • Partner with engineering and Data Lake to define ingestion requirements, entity resolution rules, and refresh cadences for new sources. • Gather requirements from client-facing teams and translate them into integration specifications; serve as the authoritative voice on what a new source can and cannot deliver before product commitments are made. • Shepherd each source end-to-end: scoping → QA → entity matching → product launch, including product QA and communicating source capabilities and limitations to product and enablement partners. • Work with the Insights team to develop new taxonomies and QA mechanisms for novel data types. • Define acceptance criteria and lead QA validation including field-level fill rates, count comparisons, and cycle-over-cycle anomaly detection. • Investigate and resolve data quality issues post-integration, coordinating with DART and engineering as needed. • Hand off to the maintaining team with complete mapping documentation; you own onboarding, not ongoing maintenance. • Produce and maintain documentation other people actually use — across scoping assessments, field mapping specs, and post-mortems.

🎯 Requisitos

• 8–12+ years in data-focused roles at healthcare data companies, pharma/biotech data vendors, health IT firms, or equivalent • Demonstrated end-to-end ownership of data integrations built from scratch — scoping, field mapping, QA, and handoff — with documentation to show for it • Healthcare or life sciences domain context required; ability to ramp on new datasets and source types each quarter without needing deep subject matter expertise upfront • Analytical fluency to assess data quality; hands-on experience with tools such as VBA, R, or SPSS; SQL a plus but not a primary requirement • Familiarity with data lake architectures (bronze/silver/gold or equivalent) and how raw data moves through normalization and entity resolution to a product-ready state • Experience gathering requirements from client-facing stakeholders and translating them into data or product specifications • Experience at a B2B data company where you understood how external clients consumed your data and where client retention drove decisions • AWS infrastructure familiarity (Athena, S3, Glue) at a query and inspection level preferred • Comfort working in Jira or Monday in a ticket-based workflow • Exceptional written communication — your documentation is legible, maintained, and actually used.

🏖️ Benefícios

• Full suite of health insurance options, in addition to generous paid time off • Pre-planned company-wide wellness holidays • Retirement options • Health & charitable donation stipends • Impactful Business Resource Groups • Flexible work hours & the opportunity to work from anywhere