Senior Site Reliability Engineer

Datavant ist die Daten-Kollaborationsplattform, die im Gesundheitswesen vertrauenswürdig ist. Unser Ziel ist es, die Gesundheitsdaten der Welt sicher, zugänglich und umsetzbar zu machen. Wir bieten kritische Datenlösungen für Organisationen im Gesundheitswesen - einschließlich Anbieter, Gesundheitspläne, Forscher und Unternehmen der Lebenswissenschaften. Von der Erfüllung einer einzelnen Patientenanfrage nach ihren medizinischen Unterlagen bis hin zur Unterstützung der KI-Revolution im Gesundheitswesen bauen Datavanters die Zukunft auf, wie Daten verbunden und genutzt werden, um die Gesundheit zu verbessern. Indem Sie heute zu Datavant kommen, treten Sie einem engagierten und hochgradig kollaborativen Team bei, das leidenschaftlich daran arbeitet, transformative Veränderungen im Gesundheitswesen zu schaffen.

Was wir suchen

Wir suchen einen Senior Site Reliability Engineer, der unserem Data & ML Platform-Team beitritt. Sie werden an vorderster Front beim Aufbau und Betrieb einer widerstandsfähigen, beobachtbaren und skalierbaren Plattform stehen, die mission-kritische Daten- und ML-Workloads in unserer Organisation ermöglicht. Diese Rolle ist ideal für jemanden, der eine starke SRE-Mentalität mit tiefen Erfahrungen in Cloud-Infrastruktur und Datenplattform kombiniert. Sie sind damit vertraut, in einer komplexen, hybriden Cloud-Umgebung in großem Maßstab zu arbeiten und können Systeme entwerfen, die Geschwindigkeit, Sicherheit und Kosten ausbalancieren. Sie werden eng mit Data & ML Engineers, Data Scientists, Analysten und App Engineering-Teams zusammenarbeiten, um eine moderne Datenplattform zu erstellen, die sicher, selbstbedienbar und produktionsreif ist.

Was Sie tun werden

• Databricks und Snowflake betreiben und verbessern: Verantworten Sie den Lebenszyklus der Databricks- und Snowflake-Plattformen, einschließlich Automatisierung, Workspace-Governance, Job-Orchestrierung und Kostenoptimierung.
• Für Zuverlässigkeit entwerfen: Entwerfen Sie widerstandsfähige, skalierbare und sichere Infrastruktur über Cloud-Umgebungen hinweg. Treiben Sie Initiativen zu Failover, Autoscaling, Chaos-Tests und Kapazitätsplanung voran.
• Beobachtbarkeit vorantreiben: Bauen und pflegen Sie plattformweite Überwachungs-, Alarmierungs- und Protokollierungsinfrastruktur mit Datadog und anderen Open-Source-Tools. Definieren und setzen Sie SLOs/SLAs für kritische Dienste durch.
• CI/CD für Daten & ML vorantreiben: Automatisieren Sie Bereitstellungen von Datenpipelines, ML-Workflows und Infrastrukturkomponenten mit GitHub Actions, Terraform und verwandten IaC-Tools.
• Datenfluss über Plattformen ermöglichen: Erstellen Sie Muster und Tools zur Unterstützung der inter- und intra-cloud Datenbewegung über Systeme wie Snowflake, S3, Delta Lake und Kafka.
• Event-gesteuerte Architekturen fördern: Nutzen Sie cloud-native Tools wie EventBridge, SNS/SQS und Lambda, um lose gekoppelte, skalierbare Datensysteme zu erstellen.
• Über Teams hinweg zusammenarbeiten: Dienen Sie als SRE und Plattformpartner für Teams in der gesamten Organisation und stellen Sie sicher, dass die Plattform die Bedürfnisse von Analytik, Datenwissenschaft und Produktanwendungsfällen erfüllt.
• Zur Strategie beitragen: Beeinflussen Sie ingenieurweite Entscheidungen zur Architektur der Datenplattform, zur Aktivierung von ML und zur Strategie für Datenprodukte.

Was Sie brauchen, um erfolgreich zu sein

• 6+ Jahre Erfahrung in SRE, Plattformengineering oder DevOps-Rollen, die datenintensive oder ML-gestützte Anwendungen unterstützen.
• AI-native Arbeitsweise: tägliche Nutzung von Claude Code, Cursor, Copilot oder Ähnlichem, mit Ansichten dazu, wie sie ein Team schneller machen.
• Praktische Erfahrung mit Databricks, einschließlich Workspace-Einrichtung, Cluster-/Job-Management und Integration mit CI/CD- und Datenorchestrierungstools. Erfahrung mit Snowflake ebenfalls.
• Tiefes Verständnis der cloud-nativen Infrastruktur auf AWS (oder ähnlich), einschließlich VPCs, IAM, ereignisgesteuerten Mustern und serverlosem Computing.
• Nachgewiesene Expertise mit Beobachtbarkeitstools (insbesondere Datadog) und dem Entwerfen plattformweiter Protokollierungs- und Überwachungslösungen.
• Starke Kenntnisse in CI/CD-Tools, insbesondere GitHub Actions, Infrastructure-as-Code (Terraform) und Bereitautomatisierung für Datensysteme.
• Kenntnisse in Shell-Scripting und Python.
• Erfahrung im Aufbau und in der Unterstützung hochverfügbarer, fehlertoleranter Systeme.
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten; in der Lage, effektiv über Teams hinweg zu arbeiten.

Was Sie hervorhebt

• DevSecOps-Mentalität: Vertrautheit mit der Implementierung von Sicherheitsbest Practices in IaC, CI/CD, Geheimnisverwaltung und Audit-Protokollierung.
• Erfahrung mit ML-Infrastruktur-Tools wie MLflow, Feature Stores und GPU-Workload-Orchestrierung.
• Starke Erfahrung sowohl in Databricks als auch in Snowflake in einem groß angelegten Produktions-Lakehouse mit Interoperabilität zwischen verschiedenen Warehouses, z.B. Iceberg v3, Glue usw.
• Hintergrund in compliance-bewusster Architektur (z.B. HIPAA, SOC 2) oder regulierten Branchen.
• Vertrautheit mit Multi-Cloud- oder hybriden Cloud-Datenumgebungen; Erfahrung mit Azure.
• Beiträge zu Open-Source-Infrastruktur, SRE oder Beobachtbarkeitstools.

Wir setzen uns dafür ein, ein diverses Team von Datavanters aufzubauen, die alle dafür verantwortlich sind, eine Hochleistungskultur zu fördern, in der alle Datavanters dazugehören und gedeihen. Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber für Chancengleichheit zu sein, und alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Religion, nationaler Herkunft, Behinderung, Veteranenstatus oder anderem rechtlich geschützten Status bei der Beschäftigung berücksichtigt.