Data Integration Engineer I

🕒 il y a 9 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

💻 Ingénieur Solutions

👻 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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501 - 1000 employés

🏥 Santé

☁️ SaaS

🤝 B2B

💰 Series unknown en 2022-02

Healthcare • SaaS • B2B

mPulse est une entreprise spécialisée dans les expériences et les informations en santé qui propose une plateforme d'Expérience et d'Informations en Santé (HXI) alimentée par l'IA, ainsi qu'une gamme de produits : analyses prédictives, communications de base, engagement omnicanal, portails de santé, gestion de contenu et acquisition & paiements, pour aider les régimes de santé, les systèmes de santé et autres organisations de santé à améliorer l'engagement des membres, combler les lacunes de soins et répondre aux exigences réglementaires. Leur plateforme offre des communications personnalisées et automatisées, basées sur des données, à grande échelle pour soutenir Medicare, Medicaid, les plans commerciaux, les TPAs, les ACOs, les pharmacies et les sciences de la vie/essais cliniques. mPulse met l'accent sur la modernisation des portails membres, les communications de gestion de l'utilisation, la performance CAHPS/HOS et le ciblage précis pour stimuler les résultats cliniques et financiers pour les clients (utilisés par plus de 400 organisations de santé selon leurs documents).

Description

• Monitor and support the daily operation of production data pipelines • Troubleshoot pipeline failures and assist in resolving data processing issues, escalating complex problems when necessary • Investigate and help resolve data quality issues, anomalies, and discrepancies within healthcare datasets • Perform data validation and testing to ensure accuracy, completeness, and consistency of integrated data • Analyze datasets to identify patterns, irregularities, and potential data issues • Collaborate with implementation teams to understand client data formats and integration requirements • Assist with data reconciliation and validation during client onboarding and integration processes • Write and optimize SQL queries for data transformations, validation, and analysis • Assist in developing, testing, and maintaining data integration pipelines • Create and maintain documentation for data workflows, pipeline behavior, and operational procedures • Participate in code reviews and incorporate feedback to improve code quality and development practices • Work across the current and target data platform environments and contribute to the migration

🎯 Exigences

• Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, Data Science, or a related technical field, or equivalent practical experience • Proficiency in SQL and experience working with relational databases, including writing queries for data analysis and transformation • Experience with scripting or automation using Python or a comparable programming language to support data processing or integration tasks • Familiarity with ETL/ELT concepts and data pipeline fundamentals, including data ingestion, transformation, and validation processes • Strong analytical and problem-solving skills, with the ability to investigate data issues and identify root causes • Strong written and verbal communication skills, with the ability to clearly explain technical concepts to both technical and non-technical stakeholders • Experience working with healthcare data, including Medicare, Medicaid, or medical claims datasets • Familiarity with common healthcare code sets, such as ICD, CPT, or HCPCS • Exposure to modern data platforms and tools, such as Snowflake, Apache Airflow, or cloud-based data environments • Familiarity with CI/CD practices or tools, such as Jenkins or GitHub Actions • Understanding of data warehousing concepts, including dimensional modeling and analytics-oriented data structures

🏖️ Avantages

• Remote-friendly environment • Opportunities for professional growth and skill development • Comprehensive healthcare coverage • Meaningful work with direct impact on healthcare outcomes