Senior Data Engineer

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🕒 Junho 7

🏄 California, New York, +1 estados a mais – Remoto

🏄 California – Remote 🗽 New York – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $150.000 - $220.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

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Verantos

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51 - 200 funcionários

⚕️ Seguro de Saúde

💊 Farmacêutico

🔬 Ciência

💰 Grant em 2021-06

Healthcare Insurance • Pharmaceuticals • Science

A Verantos é uma empresa que fornece soluções de dados reais (RWD) e evidências do mundo real (RWE) de alta qualidade para a indústria de ciências da vida. Sua plataforma é projetada para acelerar o desenvolvimento clínico e apoiar o acesso ao mercado, assuntos médicos, farmacovigilância e iniciativas regulatórias usando evidências de alta validade. A Verantos foca em entregar dados com riqueza e confiabilidade incomparáveis, permitindo que os tomadores de decisão na área da saúde compreendam os comportamentos dos pacientes e prevejam os resultados de saúde. A empresa oferece produtos como o Registro Pragmático, que coleta dados clinicamente ricos de registros de pacientes para auxiliar em aprovações regulatórias e reembolsos. A Verantos visa atender às crescentes demandas do setor de ciências da vida, fornecendo evidências confiáveis e de confiança em escala.

Descrição

• Lead the design and evolution of the data platform architecture, establishing patterns and standards the team builds on. • Build and operate production-grade data pipelines that ingest and transform high-variance, real-world clinical data reliably and at scale. • Design for automation from the start: pipelines that detect problems, recover gracefully, and surface issues without requiring manual intervention to run. • Contribute to quarterly data product releases, working closely with product, clinical, customer success teams to meet commitments. • Build data quality tests that reflect the evolving needs of our downstream consumers. • Mentor and elevate other data engineers through code review, architecture decisions, and shared standards. • Actively use and advocate for AI tools that improve the team's development velocity and code quality.

🎯 Requisitos

• 8+ years in data engineering, with experience at a technical lead level. • Production experience with Snowflake and dbt as primary data platform tools. • Strong Python skills for building and maintaining data pipelines. • Has built resilient pipelines on irregular, high-variance data sources and knows what it takes to keep them running without babysitting. • Thinks in systems: designs for observability, failure recovery, and automation. • Can engage meaningfully with the business and domain context around the data, not just the engineering. • Uses AI tools actively in their own work and is curious about applying them within the pipeline, particularly for data quality monitoring and anomaly detection at scale. • Communicates clearly and works well across engineering, product, and clinical stakeholders.