Director, Analytics Engineering

🕒 Setembro 14

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $194.600 - $361.400 / ano

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

📊 Engenheiro de Analytics

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 14%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.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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Novartis

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10.000+ funcionários

Fundada em 1996

🏥 Saúde

💼 Consultoria

🏭 Manufatura

Healthcare • Consulting • Manufacturing

A Novartis é uma empresa de medicamentos inovadores dedicada a reimaginar a medicina para melhorar e prolongar a vida das pessoas. Com presença junto a mais de 250 milhões de pacientes no mundo, a Novartis concentra-se em aproveitar avanços científicos para desenvolver tratamentos transformadores e de alto valor em áreas como doenças cardiovasculares, renais e metabólicas, imunologia, neurociência e oncologia. A empresa é comprometida com a diversidade, a equidade e a inclusão, e busca gerar impacto positivo por meio de contribuições para a sociedade e iniciativas de sustentabilidade ambiental. Além disso, a Novartis participa de colaborações de pesquisa e adota plataformas tecnológicas modernas para avançar suas capacidades de P&D, consolidando-se como líder no setor global de saúde.

Descrição

• Design and implement intelligent, self-healing data pipelines using AI/ML for automated data quality monitoring, anomaly detection, and remediation • Build and maintain centralized feature stores for reuse across multiple models and use cases • Create curated data repositories optimized for data science and AI workflows, including training datasets, evaluation datasets, and production serving layers • Develop automated feature engineering pipelines with lineage tracking • Partner with Enterprise IT to optimize analytics platform architecture for high-performance data science workloads • Build automated pipelines integrating sales, CRM, patient claims, real-world evidence, and unstructured data • Create self-service data access layers for independent data querying and extraction • Establish SLAs for data availability, freshness, and quality • Implement monitoring and observability solutions • Lead teams building enterprise-scale data platforms and feature stores

🎯 Requisitos

• Advanced degree in Computer Science, Data Engineering, or related field • 7+ years of experience in data engineering, ML/AI engineering, or analytics infrastructure • 5+ years leading teams building enterprise-scale data platforms and feature stores • Expert knowledge of feature store technologies (Feast, Tecton, SageMaker Feature Store, Databricks Feature Store) • Deep expertise in modern data platforms optimized for ML workloads (Databricks, Auto ML, Snowflake, BigQuery) • Strong proficiency in Python, SQL, Spark/PySpark for large-scale data processing • Experience with data orchestration tools (Airflow, Prefect, dbt) and CI/CD for data pipelines • Understanding of data governance, privacy (HIPAA, GDPR), and compliance in life sciences • Proven track record of implementing AI/ML-powered automation in data engineering workflows • Experience in pharmaceutical, healthcare, or life sciences industry • Knowledge of streaming technologies, MLOps tools, and data lakehouse architecture • Must be based in the U.S.; the position can be based remotely anywhere in the U.S., subject to possible legal-entity restrictions • Willingness to travel 20%

🏖️ Benefícios

• Performance-based cash incentive • Eligibility to be considered for annual equity awards, depending on the level of the role • Health benefits • Life benefits • Disability benefits • 401(k) with company contribution and match • Vacation • Personal days • Holidays • Other leaves • Reasonable accommodations for individuals with disabilities

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