Старший инженер по обработке данных (Полная занятость)

Беременность, роды и раннее родительство приносят много изменений. И на каждом этапе возникают новые вопросы: маленькие, большие, практические, эмоциональные. Glimmer помогает яснее увидеть, что происходит прямо сейчас, что важно и что правильно.

Мы объединяем глубокие экспертные знания, цифровую консультацию акушерки и практические советы в одном приложении. Таким образом, клиенты найдут надежные ответы, занятия по дородовому и послеродовому восстановлению, а также поддержку в одном месте. Доступно, сострадательно и индивидуально.

Glimmer застрахован более чем 80 поставщиками медицинского страхования и поддерживает клиентов с первого удара сердца их ребенка до первых шагов. Таким образом, они смогут пройти этот путь с большей ясностью, уверенностью и душевным спокойствием.

Glimmer — это берлинский стартап, в котором работает около 40 сотрудников. В качестве нашего старшего инженера по данным вы будете частью команды по работе с данными и инженерии и будете играть ключевую роль в создании базы данных, которая поможет нам превратить понимание в лучший уход за каждой семьей, которую мы поддерживаем.

Задачи

Обзор ролей:

Мы ищем мотивированного и высокоавтономного инженера по обработке данных, который сможет построить и владеть основой нашей платформы данных. Вам понравится эта роль, если вы любите владеть собой, можете проектировать надежные и масштабируемые конвейеры данных и заботитесь о том, чтобы каждая команда получала чистые и заслуживающие доверия данные. Вы также будете работать с конфиденциальными медицинскими данными, поэтому нам нужен кто-то, кто считает конфиденциальность и безопасность основными инженерными принципами.

Как выглядит успех:

За последние семь лет и благодаря нескольким приобретениям наша среда данных превратилась в лоскутное одеяло из систем, конвейеров и обходных решений. Самым большим достижением для вас будет замена этой сложности единым современным хранилищем данных и платформой, которая проста, хорошо документирована и на которой легко работать.

На практике успех означает:

• В течение первых 3 месяцев: вы составили карту текущего ландшафта данных, включая устаревшие системы, унаследованные источники от приобретений, конвейеры и зависимости, а также поделились четкой целевой архитектурой и планом миграции, которые поддерживает команда.

• В течение 6 месяцев: основы нового хранилища данных заработают, наиболее важные источники данных будут перенесены, а первые устаревшие конвейеры и инструменты будут выведены из эксплуатации.

• В течение 12 месяцев: новый склад — наш единственный источник достоверной информации. Избыточные системы исчезли, основные показатели определяются единообразно для всего бизнеса, а команды доверяют данным, не проверяя их дважды.

• Повсюду: данные легче найти, понять и использовать. Подключение нового источника или ответ на новый вопрос занимают дни, а не недели, и платформа достаточно хорошо документирована, чтобы не зависеть от какого-либо одного человека.

Что вы будете делать:

• Проектирование, создание и поддержка масштабируемых конвейеров ETL/ELT с использованием SQL, Python и PostgreSQL.

• Владеть и развивать нашу облачную инфраструктуру данных на AWS (в первую очередь EC2 и RDS), обеспечивая баланс между производительностью, надежностью, безопасностью и стоимостью.

• Владеть комплексной разработкой нашего автоматизированного конвейера выставления счетов за страхование, чтобы возмещение, статус претензий и финансовые данные точно и надежно поступали в последующие системы.

• Создавайте и поддерживайте конвейеры приема, которые соединяют продукты, Интернет, CRM и рекламные платформы (например, Amplitude, Meta, Google Ads, HubSpot) в единую модель данных.

• Разрабатывать и поддерживать интеграцию с внутренними и внешними инструментами и продуктами SaaS через REST API.

• Разрабатывать и внедрять модели данных и схемы хранилищ, которые поддерживают бизнес-отчетность, аналитику продуктов, эксперименты и нормативные требования.

• Обеспечьте качество данных, тестирование, мониторинг и оповещение, чтобы проблемы выявлялись до того, как они достигнут заинтересованных сторон.

• Организовать и автоматизировать рабочие процессы, а также применять лучшие практики разработки программного обеспечения (контроль версий, CI/CD, проверка кода, документация).

• Убедитесь, что данные обрабатываются в соответствии с GDPR, требованиями конфиденциальности медицинских данных и внутренними политиками, включая политику контроля доступа, псевдонимизации и хранения.

• Тесно сотрудничать с отделами маркетинга, продуктов и финансов, чтобы понять их потребности в данных и предоставлять наборы данных для использования в таких инструментах, как AWS Quicksight.

• Обмениваться знаниями и обучать членов команды концепциям данных, инструментам и передовым практикам.

Требования

Ваш профиль:

• Опыт работы от 3 лет в сфере обработки данных или на смежной должности, в идеале в стартапе или масштабировании.

• Сильные практические навыки работы с SQL, Python, PostgreSQL и AWS (EC2/RDS).

• Опыт создания и владения конвейерами данных и архитектурами хранилищ с нуля в быстро меняющихся средах.

• Опыт интеграции API, автоматизации рабочих процессов и контроля версий (GitHub).

• Глубокое понимание моделирования данных, методов обеспечения качества данных и наблюдаемости конвейера.

• Осведомленность о конфиденциальности и безопасности данных, в идеале с опытом работы с конфиденциальными или регулируемыми данными (GDPR).

• Приятно иметь: опыт работы с инструментами оркестрации (например, Airflow, Dagster), платформами преобразования (например, dbt), инфраструктурой как код или инструментами бизнес-аналитики, такими как AWS Quicksight.

• Высокая степень самостоятельности, любознательности и ответственности.

• Свободное владение английским языком, немецкий является плюсом

Преимущества

Почему Глиммер

• Реальное владение с первого дня: вы будете владеть архитектурой и основами нашей платформы данных, не просто реализуя дорожную карту, но и формируя ее.

• Рост через вызов, а не стагнацию: вы приобретете глубокие знания в области современной архитектуры данных, регулируемой обработки медицинских данных и владения межфункциональными платформами, одновременно обучая других на этом пути.

• Близость к бизнесу: вы будете тесно сотрудничать с отделами маркетинга, продуктов и финансов, воочию видя, как чистые и заслуживающие доверия данные формируют реальные решения во всей компании.

• Цель: вы создаете основу данных для цифровой платформы здравоохранения, которая поддерживает женщин и семьи во время беременности, родов и раннего родительства…

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