Ingénieur de données senior (temps plein)

La grossesse, l’accouchement et la parentalité précoce entraînent de nombreux changements. Et à chaque étape, de nouvelles questions surgissent : petites, grandes, pratiques, émotionnelles. Glimmer aide à voir plus clairement ce qui se passe en ce moment, ce qui est important et ce qui est juste.

Nous combinons des connaissances approfondies d’experts, un service numérique de consultation de sage-femme et des conseils pratiques dans une seule application. De cette façon, les clients trouveront des réponses fiables, des cours de récupération prénatale et post-partum et une assistance, le tout au même endroit. Accessible, compatissant et adapté.

Glimmer est couvert par plus de 80 caisses d'assurance maladie et accompagne ses clients depuis le premier battement de cœur de leur enfant jusqu'à ses premiers pas. Ils peuvent ainsi parcourir ce voyage avec plus de clarté, de confiance et de tranquillité d’esprit.

Glimmer est une start-up berlinoise qui compte environ 40 collaborateurs. En tant qu'ingénieur de données senior, vous ferez partie de l'équipe de données et d'ingénierie et jouerez un rôle clé dans la construction des bases de données qui nous aident à transformer les informations en de meilleurs soins pour chaque famille que nous soutenons.

Tâches

Aperçu du rôle :

Nous recherchons un Data Engineer motivé et hautement autonome pour construire et posséder les fondations de notre plateforme de données. Vous apprécierez ce rôle si vous aimez être propriétaire, si vous savez concevoir des pipelines de données fiables et évolutifs et si vous vous souciez de fournir à chaque équipe des données propres et dignes de confiance. Vous manipulerez également des données de santé sensibles. Nous avons donc besoin de quelqu'un qui considère la confidentialité et la sécurité comme des principes d'ingénierie fondamentaux.

À quoi ressemble le succès :

Au cours des sept dernières années, et grâce à plusieurs acquisitions, notre paysage de données s'est développé pour devenir une mosaïque de systèmes, de pipelines et de solutions de contournement. Votre plus grand impact sera de remplacer cette complexité par un entrepôt de données unique et moderne et une plateforme simple, bien documentée et facile à construire.

En pratique, le succès signifie :

• Au cours de vos 3 premiers mois : vous avez cartographié notre paysage de données actuel, y compris les systèmes existants, les sources héritées des acquisitions, les pipelines et les dépendances, et vous avez partagé une architecture cible claire et un plan de migration pris en charge par l'équipe.

• Dans un délai de 6 mois : les fondations du nouvel entrepôt de données sont opérationnelles, les sources de données les plus importantes sont migrées et les premiers pipelines et outils existants ont été retirés.

• D'ici 12 mois : Le nouvel entrepôt est notre unique source d'information. Les systèmes redondants ont disparu, les indicateurs de base sont définis de manière cohérente dans toute l'entreprise et les équipes font confiance aux données sans les revérifier.

• Partout : les données sont plus faciles à trouver, à comprendre et à utiliser. Intégrer une nouvelle source ou répondre à une nouvelle question prend des jours, pas des semaines, et la plateforme est suffisamment bien documentée pour ne dépendre d'aucune personne.

Ce que vous ferez :

• Concevoir, créer et maintenir des pipelines ETL/ELT évolutifs à l'aide de SQL, Python et PostgreSQL.

• Posséder et faire évoluer notre infrastructure de données cloud sur AWS (principalement EC2 et RDS), en équilibrant performances, fiabilité, sécurité et coûts.

• Posséder l'ingénierie de bout en bout de notre pipeline de facturation d'assurance automatisé, afin que le remboursement, l'état des réclamations et les données financières circulent de manière précise et fiable dans les systèmes en aval.

• Créer et maintenir des pipelines d'ingestion qui connectent les plateformes de produits, Web, CRM et publicitaires (par exemple, Amplitude, Meta, Google Ads, HubSpot) dans un modèle de données unifié.

• Développer et maintenir des intégrations avec des outils internes et externes et des produits SaaS via les API REST.

• Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données et des schémas d'entrepôt qui prennent en charge les rapports commerciaux, l'analyse des produits, l'expérimentation et les exigences réglementaires.

• Mettre en place la qualité des données, les tests, la surveillance et les alertes afin que les problèmes soient détectés avant qu'ils n'atteignent les parties prenantes.

• Orchestrer et automatiser les flux de travail et appliquer les meilleures pratiques d'ingénierie logicielle (contrôle de version, CI/CD, révision de code, documentation)

• Assurez-vous que les données sont traitées conformément au RGPD, aux exigences de confidentialité des données de santé et aux politiques internes, y compris les politiques de contrôle d'accès, de pseudonymisation et de conservation.

• Travailler en étroite collaboration avec le marketing, les produits et les finances pour comprendre leurs besoins en données et fournir des ensembles de données qui alimentent des outils tels qu'AWS Quicksight.

• Partager les connaissances et coacher les membres de l'équipe sur les concepts de données, les outils et les meilleures pratiques.

Exigences

Votre profil :

• Plus de 3 ans d'expérience en ingénierie de données ou dans un rôle étroitement lié, idéalement dans une startup ou une scale-up

• Solides compétences pratiques en SQL, Python, PostgreSQL et AWS (EC2/RDS)

• Une expérience dans la création et la possession de pipelines de données et d'architectures d'entrepôt à partir de zéro dans des environnements en évolution rapide.

• Expérience avec les intégrations d'API, l'automatisation des flux de travail et le contrôle de version (GitHub)

• Solide compréhension de la modélisation des données, des pratiques de qualité des données et de l'observabilité du pipeline.

• Sensibilisation à la confidentialité et à la sécurité des données, idéalement avec une expérience dans la gestion de données sensibles ou réglementées (RGPD)

• Agréable à avoir : expérience avec les outils d'orchestration (par exemple Airflow, Dagster), les cadres de transformation (par exemple dbt), l'infrastructure en tant que code ou les outils de BI comme AWS Quicksight.

• Un haut degré d'autonomie, de curiosité et d'appropriation

• Anglais courant, l'allemand est un plus

Avantages

Pourquoi Glimmer

• Propriété réelle dès le premier jour : vous serez propriétaire de l'architecture et des fondations de notre plateforme de données, non seulement exécuterez une feuille de route, mais la façonnerez.

• Croissance par le défi, pas par la stagnation : vous développerez une expertise approfondie dans l'architecture de données moderne, la gestion réglementée des données de santé et la propriété de plates-formes interfonctionnelles, tout en encadrant les autres en cours de route.

• Proche de l'entreprise : vous travaillerez en étroite collaboration avec le marketing, les produits et les finances, et constaterez par vous-même comment des données claires et fiables façonnent les décisions réelles au sein de l'entreprise.

• Objectif : vous construisez l'épine dorsale de données pour une plateforme de santé numérique qui soutient les femmes et les familles tout au long de la grossesse, de l'accouchement et de la parentalité précoce.…

Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/glimmer/senior-data-engineer-full-time-berlin-70853)