Senior Data Engineer

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🕒 vor 1 Monat

🏄 California, New York, +1 weitere Bundesländer – Remote

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

💵 $150.000 - $220.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

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Verantos

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51 - 200 Mitarbeiter

⚕️ Krankenversicherung

💊 Pharmazie

🔬 Wissenschaft

💰 Grant im 2021-06

Healthcare Insurance • Pharmaceuticals • Science

Verantos ist ein Unternehmen, das qualitativ hochwertige Lösungen für Real-World-Daten (RWD) und Real-World-Evidenz (RWE) für die Life-Sciences-Branche bereitstellt. Ihre Plattform ist darauf ausgelegt, die klinische Entwicklung zu beschleunigen und den Marktzugang, medizinische Angelegenheiten, Pharmakovigilanz und regulatorische Initiativen mit hoch-validen Evidenzen zu unterstützen. Verantos konzentriert sich darauf, Daten mit unvergleichlicher Fülle und Zuverlässigkeit bereitzustellen, um Entscheidungsträgern im Gesundheitswesen zu ermöglichen, das Verhalten von Patienten zu verstehen und gesundheitliche Ergebnisse vorherzusagen. Das Unternehmen bietet Produkte wie das Pragmatic Registry an, das klinisch reichhaltige Daten aus Patientenakten sammelt, um bei regulatorischen und Erstattungszulassungen zu helfen. Verantos zielt darauf ab, den steigenden Anforderungen im Life-Sciences-Sektor gerecht zu werden, indem es glaubwürdige und vertrauenswürdige Evidenz in großem Maßstab liefert.

Beschreibung

• 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.

🎯 Anforderungen

• 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.