Data Integration Engineer I

🕒 Setembro 10

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

💻 Engenheiro de Soluções

👻 Score fantasma 10%

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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mPulse

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501 - 1000 funcionários

🏥 Saúde

☁️ SaaS

🤝 B2B

💰 Series unknown em 2022-02

Healthcare • SaaS • B2B

A mPulse é uma empresa de experiências e insights em saúde que oferece uma plataforma de Experiência e Insights em Saúde (HXI) impulsionada por IA e um conjunto de produtos—análise preditiva, comunicações principais, engajamento multicanal, portais de saúde, gestão de conteúdo e aquisição e pagamentos—para ajudar planos de saúde, sistemas de saúde e outras organizações de saúde a melhorar o engajamento dos membros, fechar lacunas de cuidado e cumprir requisitos regulatórios. Sua plataforma oferece alcance personalizado, orientado por dados e automação em grande escala para apoiar Medicare, Medicaid, planos comerciais, TPAs, ACOs, farmácias e ciências da vida/ensaios clínicos. A mPulse enfatiza a modernização de portais de membros, comunicações de gestão de utilização, desempenho CAHPS/HOS e segmentação precisa para impulsionar resultados clínicos e financeiros para os clientes (utilizada por mais de 400 organizações de saúde, segundo seus materiais).

Descrição

• Monitor and support the daily operation of production data pipelines • Troubleshoot pipeline failures and assist in resolving data processing issues, escalating complex problems when necessary • Investigate and help resolve data quality issues, anomalies, and discrepancies within healthcare datasets • Perform data validation and testing to ensure accuracy, completeness, and consistency of integrated data • Analyze datasets to identify patterns, irregularities, and potential data issues • Collaborate with implementation teams to understand client data formats and integration requirements • Assist with data reconciliation and validation during client onboarding and integration processes • Write and optimize SQL queries for data transformations, validation, and analysis • Assist in developing, testing, and maintaining data integration pipelines • Create and maintain documentation for data workflows, pipeline behavior, and operational procedures • Participate in code reviews and incorporate feedback to improve code quality and development practices • Work across the current and target data platform environments and contribute to the migration

🎯 Requisitos

• Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, Data Science, or a related technical field, or equivalent practical experience • Proficiency in SQL and experience working with relational databases, including writing queries for data analysis and transformation • Experience with scripting or automation using Python or a comparable programming language to support data processing or integration tasks • Familiarity with ETL/ELT concepts and data pipeline fundamentals, including data ingestion, transformation, and validation processes • Strong analytical and problem-solving skills, with the ability to investigate data issues and identify root causes • Strong written and verbal communication skills, with the ability to clearly explain technical concepts to both technical and non-technical stakeholders • Experience working with healthcare data, including Medicare, Medicaid, or medical claims datasets • Familiarity with common healthcare code sets, such as ICD, CPT, or HCPCS • Exposure to modern data platforms and tools, such as Snowflake, Apache Airflow, or cloud-based data environments • Familiarity with CI/CD practices or tools, such as Jenkins or GitHub Actions • Understanding of data warehousing concepts, including dimensional modeling and analytics-oriented data structures

🏖️ Benefícios

• Remote-friendly environment • Opportunities for professional growth and skill development • Comprehensive healthcare coverage • Meaningful work with direct impact on healthcare outcomes