Healthcare Data Engineer, Team Lead

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 18 Tagen

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Hart, Inc.

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2012

🏥 Gesundheitswesen

💼 Beratung

📦 Logistik

Healthcare • Consulting • Logistics

Hart, Inc. ist ein Unternehmen für IT im Gesundheitswesen, das sich auf die nahtlose Integration und Transformation von Gesundheitsdaten spezialisiert hat. Mit einem Schwerpunkt auf Interoperabilität bietet Hart flexible Lösungen für Datenmigration, Übergänge von elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und sichere Datenspeicherung im Gesundheitssektor an. Ihr technikorientierter Ansatz gewährleistet ein zuverlässiges und zugängliches Datenmanagement über verschiedene Systeme hinweg, was sowohl Gesundheitsdienstleistern als auch Patienten zugutekommt, indem es die Effizienz und Zugänglichkeit von medizinischen Unterlagen verbessert. Zu den Lösungen von Hart gehören verschlüsselte cloudbasierte Datenspeicherung, einmalige und fortlaufende Datenmigrationen sowie Tools zur verbesserten Zugänglichkeit von Gesundheitsdaten. Als führendes Unternehmen im Bereich Gesundheitsdatenmanagement arbeitet Hart mit Organisationen im Gesundheitswesen zusammen, um Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und die Einhaltung von Vorschriften durch innovative Technologielösungen sicherzustellen.

Beschreibung

• Design, build, and optimize SQL-, Python-, and Scala-based data transformation tools for EHR migrations, data archiving, and data streaming initiatives • Develop and maintain scalable ingestion and normalization processes for structured and unstructured healthcare data from EHRs, HL7, and FHIR sources • Implement data quality checks and validation rules across systems • Automate ETL workflows, improve performance, and enhance system reliability • Collaborate with project managers, analysts, and solution architects to translate client data requirements into technical solutions • Maintain documentation for data mappings, transformation logic, and system configurations • Adhere to data protection standards and ensure compliance with HIPAA, SOC 2, GDPR, and HITRUST frameworks • Diagnose and resolve data-related issues to minimize disruption to client projects • Provide day-to-day technical leadership, documentation, guidance, and support for Implementation Engineering • Improve consistency, quality, scalability, and efficiency of technical client implementations • Strengthen collaboration among Implementation Engineering, Platform Engineering, Project Management, and other Delivery functions

🎯 Anforderungen

• Bachelor's degree in computer science, information systems, or a related field • Minimum 5 years of experience as a Data Engineer or similar role, focused on data transformation and ETL development • Strong understanding of data transformation concepts, data modeling, and database design principles • Expertise in SQL programming, including complex query development, stored procedures, and database performance optimization • Proficiency with relational databases such as Oracle, SQL Server, and MySQL and related tools • 5+ years of experience with object-oriented languages including SQL, Python, or Scala • Experience with distributed data/computing tools such as Hadoop and Spark • Experience with cloud-based data services, including AWS • Familiarity with healthcare data standards such as HL7 and FHIR is highly desirable • Familiarity with healthcare regulatory requirements such as HIPAA is highly desirable • Strong analytical and problem-solving skills • Focus on data accuracy, quality, and integrity • Excellent communication and collaboration skills • Ability to work in a fast-paced, dynamic environment and manage multiple priorities • Proven ability to work independently and with a team