Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team, das skalierbare Datenpipelines für Analysen und KI-gestützte Einblicke entwickelt.
- Unternehmen: Omada Health, ein innovatives Unternehmen im Gesundheitswesen mit einer Mission zur Bekämpfung chronischer Krankheiten.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf kontinuierliches Lernen und Karriereentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenplattform und mache einen echten Unterschied im Gesundheitswesen.
- Qualifikationen: Mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Datenplattform-Entwicklung und Führung von Engineering-Teams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Omada Health is on a mission to bend the curve of chronic disease.
Job Overview
Our Data Engineering team builds and operates the data platform and curated data products that power analytics, reporting, experimentation, and AI-driven insights across Product, Clinical, Commercial, Finance, and Operations.
We are looking for an experienced Senior Engineering Manager, Data Engineering to lead our data engineering organization and help shape the future of Omada’s enterprise data platform.
As a Senior Engineering Manager, you will lead a team responsible for designing, building, and operating scalable data pipelines that serve as the trusted foundation for business intelligence, machine learning features, product analytics, operational reporting, experimentation, and advanced analytics.
You will partner closely with Data Architects, Product Managers, Analytics, Data Science, Governance, and Software Engineering teams to define the technical strategy, execution roadmap, and operating model for Data Engineering.
This role requires a strong balance of organizational leadership and technical depth.
You will build high-performing engineering teams, drive platform strategy, and deliver reliable, scalable, and governed data capabilities that enable data-driven decision making across Omada.
Key Responsibilities
- Establish and execute a strategic roadmap for Omada’s Data Engineering platform.
- Lead the delivery of scalable, reliable, and governed data products that enable analytics, reporting, experimentation, and AI-driven insights.
- Deliver trusted, reusable production datasets that power Applied Data Science, Product, Clinical, Commercial, Finance, Operations, and Executive analytics.
- Lead, develop and grow a high-performing Data Engineering organization through hiring, coaching, mentoring, and career development.
- Foster a culture of technical excellence, collaboration, accountability, and continuous learning.
- Empower teams to deliver high-impact solutions while maintaining a strong focus on quality and operational excellence.
- Partner with Product, Analytics, Data Science, Architecture, Governance, and Engineering leaders to define priorities and accelerate data-driven decision making across Omada.
- Translate business needs into scalable platform capabilities and trusted data products.
- Build strong relationships across the organization to drive alignment, transparency, and execution.
- Establish engineering excellence through improved data quality, reliability, observability, security, and platform performance.
- Define and monitor engineering and operational metrics to continuously improve platform health, cost efficiency, and developer productivity.
- Guide adoption of Improved reliability, quality, governance, and usability of enterprise data products.
- Provide technical leadership for architecture, platform evolution, scalable technologies, reusable frameworks, and engineering standards across Data Engineering.
- Expand self-service analytics through trusted and reusable data capabilities.
- Influence long-term technology strategy while partnering with engineering leaders across Omada to build a world-class data platform.
About you
Experience
- 10+ years of experience building and operating large-scale data platforms, analytics systems, or software platforms.
- 5+ years of experience leading Data Engineering teams, with experience managing managers or multiple teams preferred.
- Proven ability to build, mentor, and scale high-performing engineering organizations.
- Demonstrated success defining technical strategy, driving execution, and delivering complex cross-functional initiatives.
- Strong experience partnering with Product, Analytics, Data Science, and executive stakeholders.
- Deep experience designing and operating modern cloud-based analytics platforms, including data warehouses, lakehouses, ELT/ETL pipelines, and data processing systems.
- Strong understanding of data modeling, analytics architecture, semantic layers, and scalable data product design.
- Experience implementing data quality, observability, governance, metadata, lineage, and access control capabilities.
- Experience modernizing enterprise data platforms and driving adoption of modern data engineering practices.
- Familiarity with AI and machine learning data workflows is a plus.
- Technical Skills
- Strong understanding of distributed data systems, cloud-native architectures, and software engineering practices.
- Experience with modern data technologies such as Databricks, Spark, Airflow, Kafka, Redshift, Snowflake, Python, SQL, Graph DB and AWS.
- Experience with CI/CD, infrastructure automation, testing frameworks, monitoring, and performance optimization.
- Familiarity with modern data governance platforms such as Unity Catalog, Collibra, or Open Metadata is a plus.
- Communication Skills
- Exceptional leadership, communication, and stakeholder management skills.
- Ability to influence technical direction across multiple engineering teams and organizational boundaries.
- Passion for mentoring engineers and developing future technical leaders.
- Ability to balance immediate business needs with long-term platform investments.
- Comfortable operating in ambiguous environments and creating clarity, alignment, and execution.
Education
Bachelor’s degree in Computer Science or a similar discipline preferred.
Technologies we use
Ruby on Rails, Redshift, Athena, Postgres, SQL, Python, Apache Airflow, Appflow, S3, SNS, SQS, Kafka, Docker, Kubernetes, AWS infrastructure, Lambda, Serverless, Tableau, Datadog, Git Lab CI, Cursor, Open Metadata, Databricks
- Bonus Points for
- Experience building data pipelines for Healthcare or highly governed industries is a big plus.
Benefits
- Competitive salary with generous annual cash bonus
- Equity grants
- Remote first work from home culture
- Flexible Time Off to help you rest, recharge, and connect with loved ones
- Generous parental leave
- Health, dental, and vision insurance (and above market employer contributions)
- 401k retirement savings plan
- Lifestyle Spending Account (LSA)
- Mental Health Support Solutions
• ... and more!
Values
Cultivate Trust.
We listen closely and we operate with kindness. We provide respectful and candid feedback to each other.
Seek Context.
We ask to understand and we build connections. We do our research up front to move faster down the road.
Act Boldly.
We innovate daily to solve problems, improve processes, and find new opportunities for our members and customers.
Deliver Results.
We reward impact above output. We set a high bar, we’re not afraid to fail, and we take pride in our work.
Succeed Together.
We prioritize Omada’s progress above team or individual. We have fun as we get stuff done, and we celebrate together.
Remember Why We’re Here.
We push through the challenges of changing health care because we know the destination is worth it.
About Omada Health
Omada Health (Nasdaq: OMDA) is reverse engineering the way healthcare is delivered in America, putting the space between doctor visits - where health is won or lost - at the center of care.
Today’s healthcare system poorly serves chronic conditions that require ongoing support outside of the exam room, like obesity, diabetes, hypertension, cholesterol, and musculoskeletal conditions.
Omada’s virtual-first model combines human-led care teams, connected devices, and AI-enabled technology to deliver personalized care at scale, including support for GLP-1 therapy.
Omada has served more than two million members since launch across 2,000+ employers, health plans, pharmacy benefit managers, and health systems.
Learn more at omadahealth. com.
We carefully hire the best talent we can find, which means actively seeking diversity of beliefs, backgrounds, education, and ways of thinking.
We strive to build an inclusive culture where differences are celebrated and leveraged to inform better design and business decisions.
Omada is proud to be an equal opportunity workplace and affirmative action employer.
We are committed to equal opportunity regardless of race, color, religion, sex, gender identity, national origin, ancestry, citizenship, age, physical or mental disability, legally protected medical condition, family care status, military or veteran status, marital status, domestic partner status, sexual orientation, or any other basis protected by local, state, or federal laws.
Below is a summary of salary ranges for this role in the following geographies:
California, New York State and Washington State Base Compensation Ranges: $202,400 - $253,000*, Colorado Base Compensation Ranges: $193,600 - $242,000*. Other states may vary.
This role is also eligible for participation in annual cash bonus and equity grants.
*The actual offer, including the compensation package, is determined based on multiple factors, such as the candidate’s skills and experience, and other business considerations.
Please click here for more information on our Candidate Privacy Notice.
#J-18808-Ljbffr
Senior Engineering Manager, Data Engineering Arbeitgeber: Omada Health
Omada Health ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, chronische Krankheiten zu bekämpfen und innovative Lösungen im Gesundheitswesen anzubieten. Mit einem flexiblen Remote-Arbeitsmodell, großzügigen Leistungen wie einem wettbewerbsfähigen Gehalt, Aktienoptionen und umfassender Unterstützung für die psychische Gesundheit fördert Omada eine inklusive und unterstützende Unternehmenskultur, in der Mitarbeiter wachsen und sich weiterentwickeln können. Hier haben Sie die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das Teamarbeit und kreative Problemlösungen schätzt, während Sie einen bedeutenden Einfluss auf die Gesundheit von Millionen von Menschen ausüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Engineering Manager, Data Engineering 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 Omada Health 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 Engineering Manager, Data Engineering mit Bravour zu bestehen
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 Engineering Manager, Data Engineering bei Omada Health gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Omada Health 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 Omada Health entscheidend sein!