Data Engineer

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🕒 Março 29

🤠 Texas – Remoto

🤠 Texas – Remote

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

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Loopback Analytics

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2009

⚕️ Seguro de Saúde

💊 Farmacêutico

🧬 Biotecnologia

💰 Private Equity Round em 2023-06

Healthcare Insurance • Pharmaceuticals • Biotechnology

Loopback Analytics é uma empresa que conecta sistemas de saúde e ciências da vida para ajudar a entender a jornada do paciente e melhorar o acesso aos cuidados. Eles oferecem soluções para farmácias de especialidade em sistemas de saúde e fornecem módulos desenvolvidos por farmacêuticos para facilitar a avaliação e o relatório. A Loopback Analytics utiliza dados reais de pacientes anonimizados nos Estados Unidos para ajudar a entender diagnósticos, comparar usos de medicamentos e engajar com resultados específicos de terapia. Eles se concentram em várias áreas terapêuticas, como esclerose múltipla, reumatologia e fibrose cística. A empresa também oferece serviços de acesso a pagadores, auxiliando na contratação e relatórios para pagadores. A Loopback Analytics tem como objetivo preencher lacunas no sistema de saúde, aproveitando os insights de dados para melhorar a prestação de cuidados e os resultados para os pacientes.

Descrição

• Design, build, and maintain scalable data pipelines to ingest, transform, and deliver data across diverse sources and environments • Develop and manage ETL/ELT processes within cloud-based data platforms (e.g., Snowflake, Databricks) • Own and maintain data transformation logic, codebases, and supporting documentation • Model and optimize data structures within data lakes and data warehouses to support analytics and reporting use cases • Ensure data reliability, integrity, and performance to meet client and application SLA requirements • Manage evolving data ingestion formats across Health Systems, Life Sciences, and Enterprise partner ecosystems • Drive automation and continuous improvement of data workflows to reduce manual effort and increase efficiency • Implement data quality checks, monitoring, and validation processes • Collaborate with business and technical stakeholders to gather requirements and translate them into scalable data solutions • Develop and promote best practices in data engineering, data modeling, and pipeline design • Conduct data profiling and support testing efforts in partnership with QA and DevOps teams

🎯 Requisitos

• 3–5 years of experience in Data Engineering, Data Integration, or a related field • Experience designing and building data pipelines and transformation workflows • Hands-on experience with cloud data platforms (Snowflake, Databricks) and cloud environments (Azure) • Strong experience with SQL and at least one programming language (e.g., Python, C#) • Experience with relational and non-relational data modeling, schema design, and performance optimization • Familiarity with data lake and data warehouse architecture