Senior Data Engineer/ Data Analyst

A stealth-mode AI-powered Cloud-Native Health-Tech company is seeking a Senior Data Engineer/ Senior Data Analyst.

The business domain revolves around providing Better Care for the US patients; meaning, it’s about treating patients well.

The role involves contributing to the development of the in-house Analytical Platform, ensuring robust Data Infrastructure, and Data Lakehousing in general.

Compensation and Benefits:

Paid Time Off

The company has Unlimited PTOs Policy and compensated New Years Holidays on top of that. The misuse of the policy isn’t welcomed, though it’s definitely possible to take at least two weeks – and fully compensated – vacation, or more.

Corporate Hardware

The company provides Corporate Hardware for employees who completed their Probationary Period, as well as proven their value.

Means of Communication

We use Google Workspace, Slack, Zoom, and similar collaboration tools for messaging, meetings, and document sharing across the organization. We don’t use Microsoft Outlook, Microsoft Team and similar software.

Cloud-Native

There’s real ability to make most solutions in a Cloud-Native and Third-Party Integrations manner, rarely spinning something self-hosted (e.g., over GKE). Fully Serverless Approach, based on Cloud Functions and Cloud Run is definitely not welcomed.

Relocation

Relocation assistance to a desired country may be provided after the probationary period, based on business needs and demonstrated performance.

Team Building

The company partially compensates Team Building events, when multiple teammates are located in nearby countries.

Responsibilities:

• Proactive Studying and desire to grow.

• Working Diligently and desire to bring value.

• Data Pipelines Engineering; develop scalable and efficient ELT and ETL processes from concept to production to ensure seamless data flow.

• Data Modeling and Data Architecture; design and optimize Data Lakehouse solutions over BigQuery.

• Data Analytics; provide insights for business by working on Reports and Analytical Solutions.

• Infrastructure Optimization. Continuously improve and optimize Data Infrastructure, ensuring high performance, scalability, and security by utilizing Cloud Composer, DBT, BigQuery, and other bits of the Modern Data Stack.

• Platform Development; contribute to engineering of the in-house Analytical Platform.

• Innovation; Proactively identify opportunities for new data engineering services and innovative solutions to enhance data capabilities.

• Engineering Best Practices; maintain high standards for code quality and testing.

Required experience:

• 5+ years of hands-on experience working as a Data Engineer; preferably, with focus on cloud-native OLAP and Distributed Processing Engines.

• Advanced Knowledge of Python for Data Manipulation, Analysis, and Automation. Beyond basic scripting, the candidate must demonstrate a strong grasp of OOP, including OOP Pitfalls and Patterns.

• Advanced Knowledge of SQL, including familiarity with Data Analytics, complex Data Manipulation, and Query Optimizations.

• Hands-on experience with DBT (Data Build Tool) for Data Transformation and Modeling within the analytics stack.

• Upper-Intermediate English or higher; ability to understand spoken and written English.

• Advanced Russian; ability to communicate with Russian-speaking colleagues.

• Cloud-native experience is strongly preferred. Candidates with deep proficiency in Google Cloud Platform (GCP) will be prioritized, although experience with other major cloud providers (e.g., AWS or Azure) is also valuable.

• Working in a Unix-like Development Environment (e.g., macOS, Linux).

• Ability to work in an Iterative Development workflow. This role is about evolving solutions through Incremental Delivery rather than a Waterfall-style approach.

Компания, занимающаяся разработкой облачных технологий в сфере здравоохранения на базе искусственного интеллекта ищет Senior Data Engineer / Senior Data Analyst.

Обязанности:

• Проактивное обучение и стремление к росту.

• Усердная работа и стремление приносить пользу.

• Разработка конвейеров данных; разработка масштабируемых и эффективных процессов ELT и ETL от концепции до производства для обеспечения бесперебойного потока данных.

• Моделирование данных и архитектура данных; проектирование и оптимизация решений Data Lakehouse на базе BigQuery.

• Аналитика данных; предоставление аналитической информации для бизнеса путем работы с отчетами и аналитическими решениями.

• Оптимизация инфраструктуры. Постоянное совершенствование и оптимизация инфраструктуры данных, обеспечение высокой производительности, масштабируемости и безопасности с помощью Cloud Composer, DBT, BigQuery и других компонентов Modern Data Stack.

• Разработка платформы; участие в разработке внутренней аналитической платформы.

• Инновации; проактивное выявление возможностей для новых услуг в области инженерии данных и инновационных решений для расширения возможностей данных.

• Лучшие практики инженерии; поддержание высоких стандартов качества кода и тестирования.

Требуемый опыт:

• 5+ лет практического опыта работы в качестве Data инженера; предпочтительно с упором на облачные OLAP и распределенные процессоры обработки.

• Продвинутые знания Python для манипулирования данными, анализа и автоматизации. Помимо базовых навыков написания скриптов, кандидат должен продемонстрировать глубокое понимание ООП, включая подводные камни и шаблоны ООП.

• Продвинутые знания SQL, включая знакомство с аналитикой данных, сложной обработкой данных и оптимизацией запросов.

• Практический опыт с DBT для преобразования и моделирования данных в рамках аналитического стека.

• Уровень английского языка не ниже среднего; способность понимать устную и письменную речь на английском языке.

• Опыт работы с облачными технологиями является большим преимуществом.

• Работа в Unix-подобной среде разработки (например, macOS, Linux).

• Умение работать в итеративном рабочем процессе разработки. Эта роль предполагает развитие решений посредством инкрементальной доставки, а не подхода типа «waterfall».