Data Integration Engineer II

🕒 il y a 16 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

• Design, develop, and maintain scalable ETL/ELT data integration pipelines • Support end-to-end data pipeline components for ingestion, validation, transformation, cleansing, and curated data layer development • Monitor, maintain, and optimize production data pipelines and scheduled workflows • Create and maintain technical documentation for pipelines, workflows, and data models • Develop tools and frameworks for automated data profiling, data quality monitoring, and unit testing • Collaborate with implementation teams to investigate and resolve data anomalies during onboarding and integration • Partner with product engineering teams to ensure accurate data capture and alignment with application specifications and business requirements • Support analytics and customer success teams with troubleshooting, reporting needs, and client data inquiries

🎯 Exigences

• Bachelor’s or master’s degree in computer science, Engineering, or a related technical field, or equivalent practical experience • Minimum of 3 years of professional experience in data engineering, data integration, or a related role • Strong proficiency in SQL, including complex querying, data transformation, and query performance optimization • Experience with cloud-based data platforms and services, particularly AWS (e.g., S3, Secrets Manager/Vault, DMS, or similar services) • Hands-on experience with modern data warehousing platforms such as Snowflake, PostgreSQL, Amazon Redshift, or Microsoft SQL Server • Experience developing, debugging, and maintaining Apache Airflow workflow orchestration pipelines, including DAG development and operational support • Experience using dbt to develop, test, and manage modular SQL-based data transformation models • Experience with version control systems and collaborative development workflows using GitHub or Bitbucket • Proficiency in Python for data manipulation, automation, and integration tasks • Familiarity with CI/CD practices and automation tools such as Jenkins or GitHub Actions • Strong written and verbal communication skills • Preferred: experience supporting data quality monitoring, data observability, or automated validation frameworks • Preferred: familiarity with data science or machine learning workflows from a data engineering perspective • Preferred: experience working with healthcare-related datasets such as claims, clinical, or regulatory data

🏖️ Avantages

• Remote-First & Flexible PTO — work from wherever you're most productive • 100% company-paid employee-only medical, dental, and vision coverage • Company contributions toward dependent coverage • Company-paid life and disability insurance • 401(k) with 4% match • Financial advisors to help you plan • 6 weeks parental leave • 30-60-90 day plans and frequent training • Peer-to-peer bonuses and team celebrations