Auf einen Blick
- AufgabenEntwickle fortschrittliche Datenmodelle und unterstütze die Selbstbedienungsanalytik.
- UnternehmenInnovatives Unternehmen, das die Kommunikation im Gesundheitswesen revolutioniert.
- Warum dieser JobGestalte die Zukunft der Gesundheitskommunikation und arbeite mit modernster Technologie.
- QualifikationenErfahrung als Analytics Engineer mit SQL, Snowflake und dbt.
Das solltest du mitbringen
Fehlt dir etwas davon? Bewirb dich trotzdem – das meiste kannst du im Job lernen.
Über die Rolle
Accurx is where conversations happen with and about patients.
For decades, the NHS has struggled with fragmented systems that make simple tasks feel impossible.
We’re changing that by building a single, system-wide platform that connects everyone through communication.
What started as a way for GPs to text a patient has now evolved into an all-in-one digital toolkit used by 98% of GP practices.
Our platform now powers Total Triage to manage patient demand, and Self-Book, which lets patients schedule their own appointments in seconds.
We’ve automated routine care with Patient Questionnaires for long-term conditions, while Accumail finally allows staff-to-staff communication to happen instantly across different care settings.
We’re now pushing the boundaries of the consultation itself with Accurx Scribe, our AI-powered note-taker that drafts medical notes in real-time.
The team
We are a mission-driven team of 80 engineers based in London and the surrounding areas, united by the challenge of fixing healthcare communication.
We are innovating for the NHS at a scale and depth that has never been done before, solving the real-world problems that stand between millions of patients and the care they need.
We are a highly cross-functional group where engineering, product, data, and security collaborate as true peers.
We foster a low-ego, high-impact environment that values expertise and new ideas, maintaining the high standards required to build and scale a national healthcare communication platform.
Within this ecosystem, our teams operate with high autonomy, owning everything from initial system design to long-term service stability.
As a Senior Analytics Engineer, you'll sit at the intersection of our Data Engineering, Product, and BI teams, expanding our data modelling and self-serve capabilities, and building the foundations that turn data from a support function into a strategic asset.
- Challenges you’ll solve…
- You will own and evolve the presentation layer of our Snowflake data warehouse, modelling complex healthcare and health tech domains end-to-end using dbt.
- You will design and build high-impact data models using advanced methodologies — translating real-world operational domains into scalable analytics blueprints that teams can trust.
- You will partner closely with BI and Analytics teams to understand complex business requirements and deliver production-grade models that fuel actionable insights.
- You will continuously improve data model performance and Snowflake warehouse design, prioritising compute efficiency, scalability, and a seamless experience for end users.
- You will set, uphold, and scale standards for data quality, automated testing, and documentation within dbt — making our core data assets something the whole organisation can rely on.
- You will champion self-serve analytics, training and empowering non-technical colleagues to confidently explore and leverage data through our BI tools.
- You will mentor teammates, share advanced modelling knowledge, and contribute to a strong engineering culture through rigorous code reviews, sprint planning, and open collaboration.
- You will support strategic data initiatives — collaborating across engineering teams to propose smart, scalable solutions and drive data infrastructure automation where it matters most.
- You should apply if…
- You have strong, proven experience as an Analytics Engineer within a modern data team, with advanced skills in SQL, Snowflake, and dbt (Core or Cloud).
Experience with data ingestion tools like Fivetran or custom Python pipelines is a bonus.
- You bring hands‑on data modelling expertise, Dimensional Modelling, Star Schemas, Data Vault, or OBT, and know how to translate complex real‑world domains into clean, scalable analytics blueprints.
- You are comfortable working with cloud environments (specifically Azure), software engineering best practices like Git and CI/CD, and data governance frameworks including PII management and secure data access.
- You have successfully driven self‑serve analytics adoption across cross‑functional teams, and can communicate complex technical architecture clearly to any stakeholder — from analysts to senior leadership.
- You actively leverage AI tools to automate routine tasks and continuously explore ways to integrate AI into your workflows, improving quality and speed.
What’s in it for me?
- £85,000 - £105,000 salary + share options up to £30,000
- Benefits to suit you: adjust your healthcare cover, your pension or life insurance, whatever stage you’re at in life
- Flexible Working: We are an office first culture and ask that you’re in our (dog-friendly) Shoreditch office 3 days a week, with core hours of 10am - 4pm
- Time off: You’ll get 28 days of holiday (plus bank holidays) and up to 4 weeks to work from anywhere per year
- Family matters: We offer enhanced parental leave, fertility support and parental loss support
- We have our very own Chef! Free healthy breakfasts, snacks and lunches will be provided, with the occasional sweet treat!
- #J-18808-Ljbffr
Details zum Job
Das bietet dir Accurx
Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und kostenlose gesunde Mahlzeiten.
StudySmarter Expertenrat
Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Accurx zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!
In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!
Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!
Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Analytics Engineer bei Accurx gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Accurx vorbereitet
Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Accurx entscheidend sein!
Über den Arbeitgeber
Accurx
Accurx ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine bedeutende Rolle in der Verbesserung der Gesundheitskommunikation spielt. Mit einem engagierten Team von 80 Ingenieuren in London bieten wir eine dynamische und innovationsgetriebene Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und persönliche Entwicklung setzt. Unsere flexiblen Arbeitszeiten, umfangreiche Sozialleistungen und die Möglichkeit, an einem sinnvollen Projekt zu arbeiten, machen uns zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die einen positiven Einfluss auf das Gesundheitswesen haben möchten.