Senior Data Engineer

🕒 Setembro 30

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $130.000 - $160.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 0%

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.

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Configurar Alerta de Email para Novas Vagas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

Zifo

SiteLinkedInTodas as Vagas

1001 - 5000 funcionários

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

Consulting • Healthcare • Logistics

A Zifo é uma provedora global de serviços especializados em informática científica e de processos, atuando nos domínios de pesquisa, desenvolvimento, fabricação e clínico. A empresa oferece uma ampla gama de serviços, incluindo serviços de TI científica, migração para a nuvem, consultoria em bioinformática, ciência de dados e transformação digital. A Zifo atende a indústrias como farmacêutica, biotecnologia, organizações de pesquisa contratada, entre outras. Está comprometida em avançar com as descobertas científicas por meio de soluções inovadoras e consultoria especializada, atendendo às necessidades de organizações guiadas pela ciência.

Descrição

• Design, build, and operate data infrastructure for a clinical trial design platform • Build ingestion pipelines for clinical trial protocols, ICF documents, SmPCs, CSRs, and published articles from PubMed, CTIS, and ClinicalTrials.gov • Handle PDF parsing, text extraction, and structured data normalization • Design and implement relational and knowledge graph data models in Amazon Aurora and GraphDB • Develop embedding and vectorization pipelines for RAG-based retrieval in LangGraph agentic workflows • Build and maintain ETL/ELT workflows that transform unstructured clinical content into queryable, linked data • Implement clinical data quality validation, including protocol section classification, entity extraction completeness, and cross-reference integrity • Build data-serving APIs with Python/FastAPI for Angular frontend and LangGraph agent-layer integration • Set up data lineage tracking and audit trails to support regulatory traceability of AI-generated trial design recommendations

🎯 Requisitos

• Strong Python development experience, including PDF/document parsing libraries such as PyMuPDF, pdfplumber, unstructured.io, or similar • Advanced PostgreSQL-compatible SQL, including Amazon Aurora; experience with schema design, migrations, query optimization, and indexing strategies for large clinical datasets • Hands-on experience with Neptune, Neo4j, or similar graph databases • Proficiency in SPARQL or Cypher • Experience with ontology and knowledge graph modeling for biomedical entities • Experience with AWS services including Aurora PostgreSQL, S3, Lambda, Step Functions, SQS/SNS, and IAM • Experience with PDF text extraction, document section classification, and named entity recognition (NER) for clinical/biomedical text • Familiarity with embedding models and vector stores such as OpenSearch, pgvector, or Pinecone • Experience building data-serving APIs using FastAPI, including asynchronous programming patterns and backend integration • Experience preparing data for LangChain/LangGraph applications and designing RAG pipelines, including chunking, retrieval, reranking, and prompt-data integration • Experience with Airflow, Prefect, AWS Step Functions, Temporal, or similar workflow orchestration tools • Ability to design multi-stage DAGs with dependency management, retry logic, monitoring, and error handling • Experience with Terraform or AWS CDK, Docker, and Git, including automated pipeline testing and deployment on AWS • Understanding of clinical trial structure, including protocol sections, objectives, endpoints, eligibility criteria, study design, and statistical considerations • Familiarity with clinical data standards or terminologies such as MeSH, MedDRA, SNOMED, ATC codes, or CDISC is a strong plus • Awareness of regulatory data integrity requirements, including 21 CFR Part 11, EU Annex 11, and ALCOA+ principles

🏖️ Benefícios

• Accrued vacation • Medical insurance • Dental insurance • Vision insurance • 401(k) with company matching • Life insurance • Flexible spending accounts • Equal opportunity employment and diversity commitment