Data Engineer

🕒 Julho 27

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $128.000 - $145.200 / ano

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 7%

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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Tebra

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501 - 1000 funcionários

🏥 Saúde

💼 Consultoria

📣 Marketing

💰 Debt Financing em 2022-07

Healthcare • Consulting • Marketing

A Tebra é uma plataforma tecnológica abrangente projetada para otimizar as operações de consultórios de saúde independentes. Ela fornece uma solução completa que otimiza a eficiência do consultório integrando registros de saúde eletrônicos, gestão do ciclo de receita e agendamento de pacientes com mais de 130 sistemas de saúde. A Tebra oferece ferramentas para o crescimento do consultório, experiência do paciente, prestação de cuidados, faturamento e pagamentos e insights de dados. A plataforma ajuda consultórios a atrair mais pacientes, gerenciar sua reputação, melhorar a experiência do paciente e automatizar operações, garantindo total segurança e conformidade com a HIPAA. A Tebra é adaptada para as especialidades de medicina da família, pediatria, cuidados primários e psicologia, permitindo que ofereçam melhores cuidados, recebam pagamentos mais rapidamente e obtenham insights mais profundos através de uma gestão prática baseada em dados.

Descrição

• Design, build, and maintain scalable data pipelines for feature extraction, training data generation, and model monitoring. • Develop and enhance data systems that support analytics and machine learning workloads, including data lakehouse and feature store technologies. • Monitor production data pipelines, identify data quality issues or pipeline failures, and implement improvements to ensure reliability and freshness. • Participate in engineering design discussions and contribute to technical decisions around data architecture and pipeline implementation. • Build reusable data engineering components, including automated data quality checks, schema validation, and testing frameworks. • Translate business requirements into scalable data solutions that enable analytics and machine learning use cases. • Optimize SQL queries, Spark workloads, and data processing pipelines to improve performance and scalability. • Collaborate with ML Engineers and cross-functional partners to support MLOps best practices, including data versioning, lineage, and reproducibility. • Break down technical work into manageable tasks and deliver high-quality solutions within an agile team.

🎯 Requisitos

• 3+ years of professional experience in Data Engineering, Software Engineering, or a related field. • 2+ years of hands-on experience building and maintaining production data pipelines supporting analytics, reporting, or machine learning workloads. • Strong proficiency in Python and SQL with experience developing production-quality data pipelines. • Experience with modern data processing technologies such as Spark, Airflow, Kafka, or similar distributed data platforms. • Experience working with cloud-based data platforms such as Databricks, Snowflake, Delta Lake, or equivalent lakehouse technologies. • Understanding of data modeling, data warehousing, and data governance best practices. • Familiarity with machine learning data workflows, including training datasets, feature engineering, and data quality concepts. • Experience deploying and supporting production data pipelines with monitoring, testing, and CI/CD practices. • Strong problem-solving skills, attention to detail, and the ability to collaborate effectively across engineering and product teams. • Excellent communication skills and a desire to continuously learn new technologies and engineering practices.

🏖️ Benefícios

• Health insurance • 401(k) matching • Flexible work hours • Paid time off • Employee discounts (Dell, Gympass, Telus EAP)