Data Analytics Engineer III

Der Data Analytics Engineer 3 ist verantwortlich für das Design und die Erstellung von Tabellen innerhalb von Datenmarts, Data Lakes und Data Warehouses sowie für alle damit verbundenen Funktionen zur Extraktion, Transformation und dem Laden von Daten. Er arbeitet in verschiedenen Umgebungen, um Systeme zu erstellen, die Rohdaten sammeln, verwalten und in nutzbare Informationen für Analytik-Entwickler und Geschäftsanalysten umwandeln. Ihr Ziel ist es, Daten zugänglich zu machen, damit Organisationen diese zur Bewertung und Optimierung ihrer Leistung nutzen können. Sie entwickeln und testen auch Architekturen, die die Datenextraktion und -transformation für prädiktive oder präskriptive Modellierung ermöglichen.

Der Dateningenieur ist verantwortlich für die Erweiterung und Optimierung unserer Daten- und Datenpipeline-Architektur sowie für die Optimierung des Datenflusses und der Datensammlung für funktionsübergreifende Teams. Er erhält Anweisungen und Leitlinien von leitenden Dateningenieuren und der Abteilungsleitung, um die Fähigkeiten des Teams im Bereich Daten und Analytik zu verbessern. Zudem betreut er junior Dateningenieure und unterstützt Benutzer in der gesamten Organisation, um die Datenbildung und eine datengestützte Kultur in allen Aspekten des klinischen und geschäftlichen Betriebs zu fördern.

ERFAHRUNG, DIE WIR SUCHEN

• Tiefes Verständnis moderner Datenarchitekturen, einschließlich Lakehouse-Designmuster und skalierbarer Datenverarbeitungsansätze
• Praktische Erfahrung mit Azure-Datenplattformen, einschließlich ADLS, Azure Data Factory (ADF), Databricks und verwandten Lakehouse-Technologien
• Starke Erfahrung im Design und der Implementierung von metadatengetriebenen, skalierbaren Datenpipelines
• Kenntnisse in Python und PySpark zum Erstellen von Datenpipelines, Transformationen und verteilten Verarbeitungsworkloads
• Erfahrung in der Integration von Daten über Systeme hinweg unter Verwendung von APIs und anderen modernen Datenverbindungsmustern
• Kenntnisse in DevOps- und DataOps-Praktiken, einschließlich CI/CD für Datenpipelines und Cloud-Infrastruktur
• Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse mit Erfahrung in der Verwaltung und Optimierung relationaler Datenplattformen
• Vertrautheit mit Microsoft Fabric ist von Vorteil
• Erfahrung mit Gesundheitsdatenplattformen wie Epic Cogito ist von Vorteil

WAS SIE ERWARTEN KÖNNEN

• Konsultation: Zusammenarbeit mit Daten- und Analytikexperten, um eine größere Funktionalität in unseren Datensystemen anzustreben.
• Datenpipelines: Unter Anleitung der Führungskraft entwirft, implementiert und erweitert er kontinuierlich Datenpipelines durch Durchführung von Extraktions-, Transformations- und Ladeaktivitäten.
• Erstellung und Pflege einer optimalen Datenpipeline-Architektur.
• Zusammenstellung großer, komplexer Datensätze, die funktionale/nicht-funktionale Geschäftsanforderungen erfüllen.
• Identifizierung, Design und Implementierung interner Prozessverbesserungen: Automatisierung manueller Prozesse, Optimierung der Datenbereitstellung, Neugestaltung der Infrastruktur für größere Skalierbarkeit usw.
• Wissenserfassung: Erfassung von Anforderungen und Wissen über Geschäftsprozesse, um die Daten so zu transformieren, dass sie den Bedürfnissen der Endbenutzer entsprechen.
• Speicherbedarf: Präsentation von Datenlakes, Marts und Lageroptionen basierend auf Speicherbedürfnissen.
• Datenarchitektur: Sicherstellung, dass die Datenarchitektur skalierbar und wartbar ist.
• Potenzielle Probleme: Untersuchung von Daten zur Identifizierung potenzieller Probleme innerhalb der ETL-Pipelines, Benachrichtigung der Endbenutzer und Vorschlag geeigneter Lösungen.
• Tests: Durchführung von vorläufigen Tests der Lager- und Datenbankumgebung, bevor Daten extrahiert werden.
• Datenextraktion: Extraktion von Daten und Übertragung in die Lagerumgebung, andere Datenbanken oder Dateien.
• Wartung: Bereitstellung von Wartung und Unterstützung. Aufrechterhaltung ordnungsgemäßer Dokumentations- und Codekommentierungspraktiken.
• Durchführung anderer zugewiesener Aufgaben.

QUALIFIKATIONEN

• Erforderlich: Bachelor-Abschluss in Betriebswirtschaft, Informatik, Ingenieurwesen, Informationssystemen, öffentlicher Gesundheit oder einem verwandten Bereich
• Bevorzugt: Master-Abschluss in Informatik, Betriebswirtschaft, Gesundheitsmanagement, Informationssystemen oder einem verwandten Bereich
• 5 Jahre Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines unter Verwendung von ETL-Technologien wie SSIS oder Informatica
• Erforderlich: 3 Jahre SQL-Entwicklung mit SQL Server/Oracle-Umgebung
• Erforderlich: 2 Jahre Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen und zugehörigen Tools wie MS Azure, AWS oder GCP

REISEBEREITSCHAFT: Nie oder selten

GEHALTSBEREICH: Datenanalytik-Ingenieur $82,931.74 - $114,031.14

GLEICHBERECHTIGTE CHANCEN ARBEITGEBER: Es ist die Politik der Franciscan Alliance, ihren Mitarbeitern und qualifizierten Bewerbern für eine Anstellung gleiche Beschäftigung zu bieten, wie es durch geltendes lokales, staatliches oder Bundesrecht gefordert wird. Die Franciscan Alliance behält sich das Recht auf Gewissenswiderspruch vor, falls lokale, staatliche oder Bundesverordnungen, die ihren Werten und dem freien Ausüben ihrer religiösen Rechte widersprechen, erlassen werden. Die Franciscan Alliance verpflichtet sich zur Chancengleichheit in der Beschäftigung. Franciscan bietet berechtigten Mitarbeitern umfassende Leistungsangebote. Finden Sie eine Übersicht im Abschnitt „Leistungen“ auf unserer Karriereseite, jobs.franciscanhealth.org.