Senior Data Engineer

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Qventus, Inc

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51 - 200 employés

Fondée en 2012

🏥 Santé

☁️ SaaS

🤖 Intelligence artificielle

💰 €85 000 000 Series D - Qventus en 2025-01

Healthcare • SaaS • Artificial Intelligence

Qventus, Inc. est une entreprise spécialisée dans l'IA et l'automatisation pour le secteur de la santé, fournissant une plateforme SaaS aux hôpitaux et systèmes de santé afin d'optimiser les opérations cliniques et le flux des patients. Sa plateforme combine intelligence artificielle, apprentissage automatique et sciences comportementales pour automatiser les flux de travail administratifs dans les soins périopératoires, les tests pré-admission et la gestion de la capacité des patients hospitalisés, réduisant ainsi les annulations de chirurgie, la durée des séjours et améliorant la productivité du personnel. Qventus s'intègre aux systèmes de dossiers médicaux électroniques (DME) pour offrir des assistants opérationnels intelligents qui prennent en charge les tâches routinières, permettant ainsi au personnel clinique de se concentrer sur les soins aux patients.

Description

• Spearhead the discovery, evaluation, and integration of new datasets, collaborating (incl. pipeline development and data modeling/documentation) working closely with key data stakeholders to understand their impact and relevance to our core products and the healthcare domain • Facilitate the technical management of data assets - clearly tracking and maintaining context on the data within the dataset lifecycle and sustaining tight partnerships with immediate partners on ingestion & solution data engineering • Translate product / analytical vision into highly functional data pipelines supporting high quality & highly trusted data products (incl. designing data structures, building and scheduling data transformation pipelines, improving transparency etc.) • Set the standard for data engineering practices within the company, guiding the architectural approaches, data pipeline designs, and the integration of cutting-edge technologies to foster a culture of innovation and continuous improvement

🎯 Exigences

• 5+ years of experience designing, building, and operating cloud-based, highly available, observable, and scalable data platforms • Relevant industry certifications in a variety of Data Architecture services (Databricks Certified Data Engineer Professional, AWS Certified Data Engineer or Solutions Architect Professional, SnowPro® Advanced Architect/Data Engineer, Microsoft Fabric Data Engineer, and dbt Analytics Engineering) • Experience with MLOps and/or developing and maintaining machine learning models and infrastructure • Experience with data visualization tools and analytics technologies (Sigma, Looker, Tableau, etc.) • Degree in Computer Science, Engineering, or related field

🏖️ Avantages

• Open Paid Time Off • Paid parental leave • Professional development • Wellness and technology stipends • Generous employee referral bonus • Employee stock option awards