Data Engineer

🕒 Setembro 15

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 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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Nava Benefits

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2019

🏥 Saúde

💼 Consultoria

📦 Logística

💰 $30.000.000 Series C - Nava em 2025-10

Healthcare • Consulting • Logistics

A Nava Benefits é uma corretora de benefícios de funcionários moderna que combina consultores de benefícios de elite com uma plataforma SaaS impulsionada por IA para simplificar a administração de benefícios, agilizar renovações e oferecer suporte 24/7 aos funcionários e suas famílias. A empresa ajuda equipes de RH a economizar tempo, reduzir custos de saúde, centralizar documentos de benefícios, realizar auditorias e benchmarking, além de oferecer ferramentas de suporte e decisão de planos impulsionadas por IA. A Nava enfatiza estratégias alternativas de planos de saúde (autofinanciamento, PBMs, cativos) e se posiciona como uma extensão de RH habilitada por tecnologia.

Descrição

• Own ingestion of external health and benefits data into Nava’s domain models • Build pipelines that fail loudly on bad input, reconcile source counts to normalized tables, and surface issues early • Unify employee eligibility and elections data under consistent mapping, validation, and testing practices • Scale pipeline processes to approximately 40× the current data footprint • Evaluate OLAP versus OLTP storage and event streaming versus nightly jobs • Make member-ID, eligibility, and claims mapping and identity decisions logged and reviewable • Build observability and automation tooling, including TypeScript web applications and AI-assisted matching • Operate pipelines as production software with alerts, idempotent reruns, backfills, and secure handling of SSNs and health information • Participate in interviews involving pipeline experience, bad inbound data, hands-on coding, design, and accomplishments

🎯 Requisitos

• Hands-on ownership of a production data pipeline depended on by other teams • Depth in Python and SQL, including joins, indexes, query plans, query-performance diagnosis, and evaluating fixes • Production experience with a data orchestrator; Dagster preferred, Airflow or Prefect comparable • Postgres or a comparable cloud relational database • Reconciliation, data-quality gates, and trusted tests • Daily AI-assisted development workflow; ability to identify appropriate delegation and incorrect agent output • Care with sensitive data • Clear communication with nontechnical people • Dagster specifically, Spark-scale data, a degree, and a years-of-experience number are not required • Hands-on dbt is a strong plus, not a requirement • Candidates from all backgrounds are encouraged to apply

🏖️ Benefícios

• Remote-first work arrangement • Autonomy to thrive • Cutting-edge technology and tooling • Collaborative team environment • Direct access to engineers and leaders making product and platform decisions • Mission-driven work to fix healthcare • Inclusive culture • Preparation notes ahead of each interview step