Data Engineer

🕒 il y a 10 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $128 000 - $145 200 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

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501 - 1000 employés

🏥 Santé

💼 Conseil

📣 Marketing

💰 Debt Financing en 2022-07

Healthcare • Consulting • Marketing

Tebra est une plateforme technologique complète conçue pour simplifier les opérations des cabinets médicaux indépendants. Elle offre une solution tout-en-un qui optimise l'efficacité des cabinets en intégrant les dossiers de santé électroniques, la gestion du cycle des revenus et la planification des patients avec plus de 130 systèmes de santé. Tebra propose des outils pour la croissance des cabinets, l'expérience patient, la prestation de soins, la facturation et les paiements, ainsi que l'analyse des données. La plateforme aide les cabinets à attirer plus de patients, à gérer leur réputation, à améliorer l'expérience patient et à automatiser les opérations tout en garantissant une sécurité totale et la conformité HIPAA. Tebra est adaptée aux spécialités de la médecine familiale, de la pédiatrie, des soins primaires et de la psychologie, leur permettant de fournir de meilleurs soins, d'être payés plus rapidement et d'acquérir des connaissances plus approfondies grâce à une gestion de cabinet basée sur les données.

Description

• Design, build, and maintain scalable data pipelines for feature extraction, training data generation, and model monitoring. • Develop and enhance data systems that support analytics and machine learning workloads, including data lakehouse and feature store technologies. • Monitor production data pipelines, identify data quality issues or pipeline failures, and implement improvements to ensure reliability and freshness. • Participate in engineering design discussions and contribute to technical decisions around data architecture and pipeline implementation. • Build reusable data engineering components, including automated data quality checks, schema validation, and testing frameworks. • Translate business requirements into scalable data solutions that enable analytics and machine learning use cases. • Optimize SQL queries, Spark workloads, and data processing pipelines to improve performance and scalability. • Collaborate with ML Engineers and cross-functional partners to support MLOps best practices, including data versioning, lineage, and reproducibility. • Break down technical work into manageable tasks and deliver high-quality solutions within an agile team.

🎯 Exigences

• 3+ years of professional experience in Data Engineering, Software Engineering, or a related field. • 2+ years of hands-on experience building and maintaining production data pipelines supporting analytics, reporting, or machine learning workloads. • Strong proficiency in Python and SQL with experience developing production-quality data pipelines. • Experience with modern data processing technologies such as Spark, Airflow, Kafka, or similar distributed data platforms. • Experience working with cloud-based data platforms such as Databricks, Snowflake, Delta Lake, or equivalent lakehouse technologies. • Understanding of data modeling, data warehousing, and data governance best practices. • Familiarity with machine learning data workflows, including training datasets, feature engineering, and data quality concepts. • Experience deploying and supporting production data pipelines with monitoring, testing, and CI/CD practices. • Strong problem-solving skills, attention to detail, and the ability to collaborate effectively across engineering and product teams. • Excellent communication skills and a desire to continuously learn new technologies and engineering practices.

🏖️ Avantages

• Health insurance • 401(k) matching • Flexible work hours • Paid time off • Employee discounts (Dell, Gympass, Telus EAP)