Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Dateningenieuren und optimiere die Integration von Gesundheitsdaten.
- Unternehmen: SmarterDx, ein innovatives Unternehmen im Gesundheitswesen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem schnell wachsenden Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsdaten und führe ein dynamisches Team.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Führungskompetenz.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Anforderungen
- 7+ Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering, einschließlich Führung von Ingenieuren und Ergebnissen (Einstellung, Mentoring, Leistung, Lieferung)
- Tiefe Erfahrung mit Gesundheitsdatensätzen: klinisch und/oder Abrechnung/Ansprüche; Vertrautheit mit HL7/FHIR und Interoperabilitätsmustern
- Starke SQL- und Datenmodellierungskompetenz; nachweisliche Erfolge beim Aufbau zuverlässiger ELT in dbt, Airflow, Snowflake und Python
- Ein operatives Exzellenzdenken, das SLOs/SLAs, On-Call/Incident-Management, Ursachenanalyse und präventive Verbesserungen integriert
- Nachgewiesene Fähigkeit, die Datenanpassung von Kunden durch Automatisierung, Standardisierung und wiederholbare Integrationsmuster zu beschleunigen
- Exzellente Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten; komfortabel darin, Klarheit und Übereinstimmung zwischen Produkt-, klinischen und technischen Partnern zu schaffen
- Bereitschaft, selbst aktiv zu werden und praktisch zur Entblockierung des Teams beizutragen
- (Wünschenswert) Erfahrung in einem Scale-up oder schnell wachsenden Technologieunternehmen
- (Wünschenswert) Erfahrung in der Leitung von Produktimplementierungen und komplexen Datenintegrationen von Kunden
- (Wünschenswert) Praktische Interoperabilitätserfahrung (HL7, FHIR, CCD/C-CDA), EHR-Extraktionsmuster und Normalisierung von Gesundheitsdaten
- (Wünschenswert) Zertifizierungen: Snowflake (SnowPro), AWS (Data Analytics oder Solutions Architect), dbt oder Gesundheitsdaten (CHDA/RHIA)
Was die Stelle beinhaltet
SmarterDx sucht einen Manager für Data Engineering, Integrationen, um ein leistungsstarkes Team im Bereich Data Engineering zu leiten und auszubauen, das für das Ingestieren, Harmonisieren und Operationalisieren von Gesundheitsdaten (EHR, klinisch und Ansprüche) über unsere Produkte verantwortlich ist.
Sie werden die Onboarding-Prozesse neuer Kunden skalieren, die Datenqualität und -governance verbessern und sicherstellen, dass die ELT-Pipelines robust, beobachtbar und kosteneffektiv sind.
Sie werden klare Ziele setzen, Ingenieure betreuen und eng mit Produkt-, klinischen, Datenwissenschafts- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um nachhaltige Ergebnisse zu liefern.
Leiten, coachen und entwickeln Sie ein Team von Analytics Engineers und/oder Data Engineers mit Fokus auf technische Exzellenz, Liefergeschwindigkeit und eine kollaborative Kultur.
Sicherstellen, dass die Integration von Kundendaten pünktlich erfolgt, indem Sie die Standards des Unternehmensdatenmodells besitzen und konsistente, verwaltete Datendefinitionen aufrechterhalten.
Überwachen Sie die Datenpipelines der Kunden mit modernen Werkzeugen (dbt, Airflow, Snowflake, AWS, Python), um einen zuverlässigen Betrieb und eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.
Steigern Sie die Geschwindigkeit der Kundenintegration, indem Sie Automatisierung, wiederverwendbare Muster und klare Handbücher implementieren, um die Zeitpläne für das Onboarding von Kunden direkt zu optimieren.
Richten Sie SLOs/SLAs ein und durchsetzen Sie diese, instrumentalisieren Sie kritische Pfade und reduzieren Sie Vorfälle durch proaktive Überwachung, Alarmierung und Nachbesprechungen nach Vorfällen.
Implementieren Sie umfassende Datenqualitäts- und Testframeworks (Schema, Nullbarkeit, referentielle Integrität, Abgleich) und Nachverfolgbarkeit der Herkunft.
Zusammenarbeit mit verschiedenen Funktionen (Produkt, Klinisch, Datenwissenschaft, Engineering), um Fahrpläne zu priorisieren, messbare Ergebnisse zu erzielen und Kompromisse zu managen.
Verwalten Sie Anfragen zur Integration von Kunden mit hohem Volumen, indem Sie Tickets basierend auf Kundenimpact, Dringlichkeit und Geschäftswert priorisieren und klare Kommunikation über die Zeitpläne zur Lösung aufrechterhalten.
Besitzen Sie den täglichen Betriebsrhythmus, einschließlich Ticketüberprüfung, Ressourcenallokation, Eskalationsmanagement und Updates für Stakeholder, um sicherzustellen, dass die Verpflichtungen zur Integration von Kunden erfüllt werden.
Steuern Sie betriebliche Kennzahlen und Berichterstattung zur Leistung der Integrationslieferung, zur Ticketlösungszeit und zur Teamkapazität, um Engpässe zu identifizieren und die Ergebnisse für die Kunden zu verbessern.
Unser Tech-Stack
- Datenbanken: Snowflake (primär), Postgres
- Cloud-Infrastruktur: AWS (CDK, S3, MWAA, EventBridge, Batch, Lambda, Step Functions), FiveTran
- Technologien: SQL, dbt, Python
Data Engineering Manager Arbeitgeber: SmarterDx
SmarterDx ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Teamarbeit gefördert werden. Mit einem klaren Fokus auf die Entwicklung von Talenten und einer Kultur der Zusammenarbeit ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten in der Datenverarbeitung im Gesundheitswesen zu erweitern und bedeutende Beiträge zu leisten. Die Möglichkeit, an der Spitze der Technologie zu arbeiten und gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Gesundheitsbranche auszuüben, macht SmarterDx zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die nach einer sinnvollen und erfüllenden Karriere suchen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineering Manager 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 SmarterDx 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 Data Engineering Manager 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 Data Engineering Manager bei SmarterDx gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SmarterDx 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 SmarterDx entscheidend sein!
