Senior Applied Research Data Engineer (US)

Senior Applied Research Data Engineer (US)

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Embedded Shishya

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle vertrauenswürdige Datenprodukte für KI und maschinelles Lernen im Gesundheitswesen.
  • Unternehmen: Führendes Health-Tech-Unternehmen mit innovativer Kultur und Fokus auf Mitarbeiterentwicklung.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, Karrierechancen und bedeutungsvolle Projekte.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit KI und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, idealerweise mit ML oder KI.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

At Point Click Care our mission is simple: to help providers deliver exceptional care.

And that starts with our people.

As a leading health tech company that’s founder‑led and privately held, we empower our employees to push boundaries, innovate, and shape the future of healthcare.

With the largest long‑term and post‑acute care dataset and a marketplace of 400+ integrated partners, our platform serves over 30,000 provider organizations, making a real difference in millions of lives.

We also reinvest a significant percentage of our revenue back into research and development, ensuring our employees have the resources to innovate and make a lasting impact.

Recognized by Forbes as a top private cloud company and honored as one of Canada’s Most Admired Corporate Cultures, we offer flexibility, growth opportunities, and meaningful work.

At Point Click Care, we empower our people to be the architects of a smarter healthcare future; one that is human‑first and accelerated by AI to create meaningful and lasting change.

Employees harness AI as a catalyst for creativity, productivity, and thoughtful decision‑making.

By integrating AI tools into our daily workflows, collaboration is enhanced, outcomes are improved, and every team member has the proficiency to maximize their impact.

  • Travel to Office expectations
  • For
  • Remote

Roles: If this role is remote, there will be in‑office events that will require travel to and from the Mississauga and/or Salt Lake City office.

These will include, but not limited to, onboarding, team events, semi‑annual and annual team meetings.

  • For
  • Hybrid

Roles: If this role is Hybrid, there will be an expectation to reside within commutable distance to the office/location specified in the job listing.

This will include, but not limited to, weekly/bi‑weekly/monthly events in the office with your specific team.

This is a requirement for this role.

About the Role

At Point Click Care, we are building the data foundation that powers the next generation of AI and machine learning products in healthcare.

We are seeking a Senior Applied Research Data Engineer who thrives at the intersection of data engineering, applied research, and domain discovery.

This is not a traditional data engineering role focused solely on pipelines and infrastructure.

You will work closely with AI researchers, data scientists, clinicians, and product experts to transform complex healthcare data into trusted, reusable, AI‑ready research assets.

Success in this role requires curiosity, investigative thinking, and the ability to uncover meaning in complex, poorly documented systems.

You will be responsible for learning new domains quickly by reading source code, reverse‑engineering SQL and business logic, interviewing subject matter experts, and building durable semantic data products that support experimentation, model development, evaluation, and production AI systems.

The ideal candidate enjoys solving data mysteries, creating order from ambiguity, and building datasets that researchers trust.

You understand that the quality, semantics, lineage, and documentation of a dataset are often more important than the model itself.

In this role, you will

  • Build and own reusable gold‑layer data products that power AI, machine learning, and generative AI research.
  • Transform structured, semi‑structured, and unstructured healthcare data into trusted, model‑ready datasets.
  • Investigate and document complex business logic by analyzing source systems, stored procedures, application code, and stakeholder workflows.
  • Partner directly with researchers to design datasets for experimentation, evaluation, and model training.
  • Create semantic data definitions, lineage documentation, provenance records, and data quality frameworks that enable reproducible research.
  • Develop point‑in‑time‑correct datasets, feature sets, and evaluation corpora for classical ML and generative AI workloads.
  • Support advanced AI data preparation techniques including programmatic labeling, weak supervision, synthetic data generation, and research dataset curation.
  • Serve as a bridge between domain experts, researchers, and engineering teams, turning tacit knowledge into durable data assets.

What makes someone successful in this role

  • You enjoy learning new domains and solving ambiguous data problems.
  • You are comfortable working with incomplete documentation and legacy systems.
  • You naturally ask "What does this data really mean?" before asking "How do I process it?".
  • You can translate conversations with clinicians, product experts, and researchers into robust data products.
  • You create documentation, data definitions, and semantic models that other teams depend on.
  • You care deeply about data quality, reproducibility, provenance, and research integrity.
  • Required Skills and Experience
  • 5+ years building production data systems, with at least 2 supporting ML or AI workloads.
  • #J-18808-Ljbffr

Senior Applied Research Data Engineer (US) Arbeitgeber: Embedded Shishya

Jitterbit ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und wachsenden Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Integration von Plattformen als Dienstleistung (iPaaS) spezialisiert hat. Mit einem flexiblen, remote-freundlichen Arbeitsmodell und einer Unternehmenskultur, die auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum basiert, fördern wir Ihre Karriere durch Mentorship und kontinuierliche Entwicklung. Hier haben Sie die Chance, bedeutende Partnerschaften zu entwickeln und die Zukunft der API-Nutzung in geschäftskritischen Prozessen mitzugestalten.

Embedded Shishya

Kontaktdaten:

Embedded Shishya Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Applied Research Data Engineer (US) erhalten könntest

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 Embedded Shishya zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Applied Research Data Engineer (US) mit Bravour zu bestehen

Communication Skills
Problem-Solving Skills
Compassion
Organizational Skills
Flexibility
Teamwork
Adaptability

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 Applied Research Data Engineer (US) bei Embedded Shishya gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Embedded Shishya 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 Embedded Shishya entscheidend sein!