Director, Data and Platform

🕒 il y a 1 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $220 000 - $260 000 / an

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

👔 Directeur

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

👻 Score fantôme 0%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.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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201 - 500 employés

💼 Conseil

📦 Logistique

🏥 Santé

💰 Private Equity Round en 2020-05

Consulting • Logistics • Healthcare

RxSense est une entreprise HealthTech dédiée à la modernisation de la gestion des avantages pharmaceutiques. Elle développe des produits de pointe qui optimisent l'adjudication et l'analyse des réclamations, dans le but de réduire les coûts et d'améliorer l'accès au sein de l'écosystème pharmaceutique. RxSense propose des solutions pour les gestionnaires d'avantages pharmaceutiques (PBM), les pharmacies, les fabricants de produits pharmaceutiques, les payeurs et les consommateurs, soutenant de meilleurs résultats pour des millions de personnes chaque jour. Leurs produits incluent des outils avancés tels que le moteur d'adjudication RxIQ Enterprise, la plateforme d'analyse de l'intelligence d'affaires et l'optimisation des prix basée sur l'intelligence artificielle. Ils sont connus pour leur marque phare de réduction des coûts de prescription, SingleCare, qui aide les consommateurs à obtenir des prix abordables tout en bénéficiant des partenaires pharmaceutiques.

Description

• Own the end-to-end data architecture, from ingestion through ETL, transformation, extracts, and stakeholder dashboards • Own DevOps and infrastructure for the AI engineering team, including platform architecture from ingestion through serving • Set technical direction and standards for data infrastructure, pipelines, ETL/transformation logic, and platform reliability • Design accurate, timely, and trusted extract and reporting layers • Build, deploy, observe, and stabilize production-grade systems and infrastructure • Write and ship production code • Build and lead the data and platform team, including hiring and day-to-day direction • Mentor engineers on architecture, data design, DevOps, and platform thinking • Communicate technical tradeoffs to engineers, architects, and leadership • Partner with AI engineering leadership to align platform investments with product and research priorities • Translate business and executive priorities into data strategy and architecture decisions

🎯 Exigences

• 8+ years architecting and building platforms in production (strong candidates with less experience can still be considered) • Proven, hands-on experience owning data architecture end to end, including ingestion, ETL and transformation, extracts, and the reporting or BI layer • Proven, hands-on DevOps experience building, deploying, and operating systems and infrastructure at scale • Track record of writing and shipping production code • Hands-on experience with big data/distributed processing such as Spark and Kafka • Experience with NoSQL and document stores such as MongoDB and DynamoDB • Experience with data warehousing such as Snowflake, Redshift, and BigQuery • Experience with high-throughput transactional databases including Postgres and MySQL • Rigorous PHI/PII handling and detection practices • Experience with GitOps workflows, Kubernetes, and cloud infrastructure such as AWS or equivalent • Excellent communication and collaboration skills • Experience mentoring engineers on architecture, data design, DevOps, and/or platform thinking • Prior experience building and leading a team, or clear readiness to take on direct reports • Comfort working in a small, fast-moving team where multiple hats are required • Bonus: experience architecting data platforms for AI/ML workloads, vector databases, regulated data environments, and greenfield platforms

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