Senior Data Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 2 mois

🏄 California, New York, +1 états de plus – Distant

🏄 California – Remote 🗽 New York – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $150 000 - $220 000 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

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Verantos

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51 - 200 employés

🏥 Santé

💼 Conseil

📦 Logistique

💰 Grant en 2021-06

Healthcare • Consulting • Logistics

Verantos est une entreprise qui propose des solutions de données du monde réel (RWD) et de preuves du monde réel (RWE) de haute qualité pour l'industrie des sciences de la vie. Leur plateforme est conçue pour accélérer le développement clinique et soutenir l'accès au marché, les affaires médicales, la pharmacovigilance et les initiatives réglementaires grâce à des preuves d'une grande validité. Verantos se concentre sur la fourniture de données d'une richesse et d'une fiabilité incomparables, permettant aux décideurs en santé de comprendre les comportements des patients et de prédire les résultats de santé. L'entreprise propose des produits tels que le Registre Pragmatique, qui collecte des données cliniquement riches à partir des dossiers des patients pour aider aux approbations réglementaires et de remboursement. Verantos vise à satisfaire les demandes croissantes du secteur des sciences de la vie en fournissant des preuves crédibles et fiables à grande échelle.

Description

• Lead the design and evolution of the data platform architecture, establishing patterns and standards the team builds on. • Build and operate production-grade data pipelines that ingest and transform high-variance, real-world clinical data reliably and at scale. • Design for automation from the start: pipelines that detect problems, recover gracefully, and surface issues without requiring manual intervention to run. • Contribute to quarterly data product releases, working closely with product, clinical, customer success teams to meet commitments. • Build data quality tests that reflect the evolving needs of our downstream consumers. • Mentor and elevate other data engineers through code review, architecture decisions, and shared standards. • Actively use and advocate for AI tools that improve the team's development velocity and code quality.

🎯 Exigences

• 8+ years in data engineering, with experience at a technical lead level. • Production experience with Snowflake and dbt as primary data platform tools. • Strong Python skills for building and maintaining data pipelines. • Has built resilient pipelines on irregular, high-variance data sources and knows what it takes to keep them running without babysitting. • Thinks in systems: designs for observability, failure recovery, and automation. • Can engage meaningfully with the business and domain context around the data, not just the engineering. • Uses AI tools actively in their own work and is curious about applying them within the pipeline, particularly for data quality monitoring and anomaly detection at scale. • Communicates clearly and works well across engineering, product, and clinical stakeholders.