Director, Analytics Infrastructure – Pipeline Operations

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 9 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $194 600 - $361 400 / an

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

⚙️ Opérations

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

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Novartis

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10 000+ employés

Fondée en 1996

🏥 Santé

💼 Conseil

🏭 Fabrication

Healthcare • Consulting • Manufacturing

Novartis est une entreprise de médicaments innovants dédiée à réimaginer la médecine pour améliorer et prolonger la vie des gens. Présente chez plus de 250 millions de patients dans le monde, Novartis se concentre sur l'exploitation des avancées scientifiques pour développer des traitements transformateurs et de grande valeur dans des domaines comme les maladies cardiovasculaires, rénales et métaboliques, l'immunologie, les neurosciences et l'oncologie. L'entreprise s'engage en faveur de la diversité, de l'équité et de l'inclusion, et vise à créer un impact positif par le biais de contributions sociétales et d'efforts de durabilité environnementale. De plus, Novartis participe à des collaborations de recherche et adopte des plateformes technologiques modernes pour faire progresser ses capacités de recherche et développement, ce qui en fait un leader dans l'industrie mondiale de la santé.

Description

• Design and implement intelligent, self-healing data pipelines that leverage AI/ML for automated data quality monitoring, anomaly detection, and remediation • Build and maintain centralized feature stores that enable feature reusability across multiple models and use cases • Create curated data repositories optimized for data science/AI workflows, including training datasets, evaluation datasets, and production serving layers • Develop automated feature engineering pipelines that transform raw data into analytics-ready features with lineage tracking • Partner with Enterprise IT to optimize analytics platform architecture for high-performance data science workloads • Build automated pipelines that integrate diverse data sources including sales, CRM, patient claims, real-world evidence, and unstructured data • Create self-service data access layers that empower data scientists and analysts to query and extract data independently • Establish SLAs for data availability, freshness, and quality; implement monitoring and observability solutions

🎯 Exigences

• Advanced degree in Computer Science, Data Engineering, or related field • 10+ years of experience in data engineering, ML/AI engineering, or analytics infrastructure • 5+ years leading teams building enterprise-scale data platforms and feature stores • Expert knowledge of feature store technologies (Feast, Tecton, SageMaker Feature Store, Databricks Feature Store) • Deep expertise in modern data platforms optimized for ML workloads (Databricks, Auto ML, Snowflake, BigQuery) • Strong proficiency in Python, SQL, Spark/PySpark for large-scale data processing • Experience with data orchestration tools (Airflow, Prefect, dbt) and CI/CD for data pipelines • Understanding of data governance, privacy (HIPAA, GDPR), and compliance in life sciences

🏖️ Avantages

• Health, life, and disability benefits • 401(k) with company contribution and match • Generous time off package including vacation, personal days, holidays, and other leaves • Performance-based cash incentive • Eligibility for annual equity awards