Healthcare Data Engineer, Team Lead

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 8 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 10%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Hart, Inc.

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11 - 50 employés

Fondée en 2012

🏥 Santé

💼 Conseil

📦 Logistique

Healthcare • Consulting • Logistics

Hart, Inc. est une entreprise de technologie de l'information dans le secteur de la santé, spécialisée dans l'intégration et la transformation fluides des données de santé. Avec un accent sur l'interopérabilité, Hart offre des solutions flexibles pour la migration des données, la transition des dossiers de santé électroniques (EHR) et le stockage sécurisé des données dans le secteur de la santé. Leur approche technologique assure une gestion des données fiable et accessible à travers divers systèmes, permettant aux prestataires de soins de santé et aux patients d'améliorer l'efficacité et l'accessibilité des dossiers médicaux. Les solutions de Hart incluent le stockage de données cryptées basé sur le cloud, les migrations de données ponctuelles et continues, et des outils pour améliorer l'accessibilité des données de santé. En tant que leader dans la gestion des données de santé, Hart s'associe aux organisations de santé pour rationaliser les opérations, réduire les coûts et maintenir la conformité grâce à des solutions technologiques innovantes.

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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