Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare Datenpipelines für Analysen und Entscheidungsfindung.
- Unternehmen: MDCalc, führendes Unternehmen im medizinischen Bereich mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, unbegrenzter Urlaub und Elternzeit.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hybrider Arbeitsumgebung und großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin mit datengestützten Entscheidungen und innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Seit 2005 ist MDCalc ein wesentlicher Bestandteil des Arbeitsablaufs von Klinikern, um bessere Patientenergebnisse zu erzielen. MDCalc wird aktiv von mehr als 65 % der Ärzte weltweit genutzt und ist das am weitesten verbreitete medizinische Nachschlagewerk für klinische Entscheidungsinstrumente und Inhalte. Diese evidenzbasierten Werkzeuge und Inhalte werden von Millionen medizinischer Fachkräfte weltweit verwendet und unterstützen über 50 Fachrichtungen und decken mehr als 200 Patientenbedingungen ab.
Um dieses Wachstum weiter zu beschleunigen, erweitern wir das Engineering-Team mit einem Senior Data Engineer, der helfen wird, die Dateninfrastruktur aufzubauen und zu skalieren, die die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen unterstützt. Dies ist eine Gelegenheit für einen erfahrenen Dateningenieur, der gerne eng mit Produkt- und Geschäftsteams zusammenarbeitet, zuverlässige Datensysteme aufbaut und komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt.
In dieser Rolle definieren Sie, wie Daten durch die Plattform von MDCalc fließen, entwerfen die Pipelines und Architekturen, die zuverlässige Analysen, Produktinsights und datengestützte Entscheidungen im gesamten Unternehmen ermöglichen.
Die Rolle
Als Senior Data Engineer bei MDCalc entwerfen, bauen und warten Sie die Datenpipelines und -infrastrukturen, die Analysen, Produktinsights und operative Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen unterstützen. Ein wichtiger Teil dieser Rolle besteht darin, zu verwalten, wie Daten zwischen Systemen bewegt werden, sie durch robuste ETL/ELT-Pipelines zu formen und zu transformieren, damit sie zuverlässig von nachgelagerten Analysen, Produkten und Geschäftsanwendungen verwendet werden können.
Sie arbeiten eng mit Produkt-, Engineering- und Geschäftspartnern zusammen, um sicherzustellen, dass Daten zuverlässig, zugänglich und strukturiert für eine effektive Nutzung sind. Dazu gehört der Aufbau programmatischer Datenpipelines, hauptsächlich in Python, um Daten aus MDCalc-Systemen und der Datenplattform zu extrahieren, zu transformieren und bereitzustellen. Sie tragen auch zur Architektur der Datenplattform von MDCalc bei und helfen dabei, zu definieren, wie Daten strukturiert und im gesamten Unternehmen bereitgestellt werden.
Als seniorer individueller Mitwirkender helfen Sie, Best Practices für Datenmodellierung, Pipeline-Entwicklung und Daten-Governance zu etablieren.
Die Verantwortlichkeiten dieser Person umfassen Folgendes, ist aber nicht darauf beschränkt:
- Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines und ELT/ETL-Workflows, die Analysen, operative Berichterstattung und Business-Intelligence-Anwendungsfälle unterstützen.
- Aufbau programmatischer Datenpipelines (hauptsächlich in Python), die Daten aus Anwendungs- und Drittanbietersystemen extrahieren, in verwendbare Formate transformieren und an nachgelagerte Datenplattformen und -nutzer liefern.
- Verantwortung für und Verbesserung der Kern-Datenmodelle und -transformationen, um sicherzustellen, dass Daten genau, gut strukturiert und für Stakeholder leicht zu verwenden sind.
- Partnerschaft mit Produkt-, Engineering- und Analytikteams, um Datenbedürfnisse zu verstehen und in zuverlässige Datenlösungen zu übersetzen.
- Entwicklung und Wartung von Systemen, die Daten über die Plattform bewegen, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß geformt, strukturiert und für nachgelagerte Analysen und Produktanwendungsfälle verfügbar sind.
- Mitgestaltung und Pflege der Architektur des modernen Datenstacks von MDCalc, einschließlich Lagerung, Orchestrierung, Transformation und Überwachung.
- Verbesserung der Datenqualität, Beobachtbarkeit und Zuverlässigkeit durch Tests, Validierung und proaktive Überwachungspraktiken.
- Unterstützung der Aufnahme und Integration von Daten aus einer Vielzahl von Anwendungs-, Produkt- und Drittquellen.
- Festlegung und Verstärkung von Best Practices rund um Daten-Governance, Dokumentation, Namenskonventionen und Wartbarkeit.
- Identifizierung und Förderung von Möglichkeiten zur Verbesserung der Leistung, Skalierbarkeit und Effizienz unserer Datensysteme.
- Entwurf effizienter Daten-Workflows, die Datensätze abfragen, transformieren und an nachgelagerte Systeme und Stakeholder liefern.
- Beitrag zur technischen Richtung und zu architektonischen Entscheidungen als seniores Mitglied des Teams.
- Als Denkpartner für Teamkollegen und funktionsübergreifende Stakeholder fungieren, um zu erörtern, wie Daten am besten im gesamten Unternehmen genutzt werden können.
Ihr Hintergrund
- 5+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung.
- Starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung im Aufbau und der Optimierung von Datenmodellen für analytische Anwendungsfälle.
- Erfahrung im Aufbau und der Wartung zuverlässiger Datenpipelines in einer modernen Cloud-Datenumgebung.
- Starke Kenntnisse in Python oder einer vergleichbaren Programmiersprache, die häufig in der Datenverarbeitung verwendet wird.
- Erfahrung im Aufbau programmatischer ETL/ELT-Pipelines mit Python oder ähnlichen Tools zur Bewegung und Transformation von Daten zwischen Systemen.
- Erfahrung mit Datenlagern wie Snowflake.
- Erfahrung mit Transformations- und Orchestrierungstools wie dbt, Airflow, Dagster oder ähnlichen Tools.
- Starkes Verständnis von Datenarchitektur, Datenmodellierung und Best Practices im Pipeline-Design.
- Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten, effektiv zu priorisieren und die Arbeit in einem schnelllebigen Umfeld voranzutreiben.
Was MDCalc bietet:
- Die Möglichkeit, einen echten Unterschied in der Medizin zu machen: MDCalc ist das am weitesten verbreitete medizinische Nachschlagewerk, das von 65 % der Ärzte weltweit genutzt wird.
- Kranken-, Zahn- und Augenversicherung, mit der Option, diese auf Ihre Angehörigen auszudehnen.
- Vom Unternehmen gesponserte Kurzzeitversicherung.
- Vollständig bezahlter 8-wöchiger Elternurlaub nach 6 Monaten Beschäftigung.
- Vom Unternehmen gesponserte 401k nach 3 Monaten Beschäftigung.
- Unbegrenzter Urlaub für angestellte Rollen - wir vertrauen Ihnen, dass Sie sich die Zeit nehmen, die Sie benötigen.
- Dreimal jährlich stattfindende Unternehmensausflüge, um gemeinsam zu verbinden, zu reflektieren und zu planen.
- Monatliche Zuschüsse für das Arbeiten von zu Hause aus.
- Hybrides Arbeitsumfeld mit einem großartigen Team-Büro in Greenwich Village, NYC.
- Eine Kultur von Spaß und motivierten Teammitgliedern, die an eine größere Mission glauben.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: Socket.dev
BOLT FARM ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze einer emotionalen und transformierenden Marke zu arbeiten. Mit einem kreativen und unterstützenden Team in einer inspirierenden Umgebung in der Nähe von Whitwell, TN, fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit, während es gleichzeitig auf hohe Qualitätsstandards und kreative Exzellenz setzt. Hier haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld einzubringen und die Medienstrategie einer der aufregendsten Marken im Luxussegment mitzugestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer 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 Socket.dev 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 Data Engineer 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 Data Engineer bei Socket.dev gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Socket.dev 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 Socket.dev entscheidend sein!
