Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue die Datenplattform für ein gesundheitsorientiertes Startup und arbeite an innovativen Lösungen.
- Unternehmen: Vector Health, ein Unternehmen, das ländlichen Krankenhäusern hilft, finanzielle Unterstützung zu erhalten.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und die Möglichkeit, einen echten Unterschied zu machen.
- Weitere Informationen: Wachse schnell in einem dynamischen, kollaborativen Umfeld mit bedeutenden Herausforderungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Dateninfrastruktur, die den Zugang zur Gesundheitsversorgung verbessert.
- Qualifikationen: 2-5 Jahre Erfahrung in Datenengineering oder Softwareentwicklung, starke Python- und SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über Vector Health
Vector Health hilft ländlichen Krankenhäusern, finanzielle Unterstützung für ihre Patienten zu erschließen, indem medizinische gegenseitige Hilfsmöglichkeiten durch gemeinnützige Organisationen identifiziert werden. Unsere Plattform verarbeitet sensible Patientendaten von Krankenhäusern, beantragt Mittel für Patienten und verwaltet den Fluss von Rückerstattungen. Wir bauen ein skalierbares, sicheres und wirkungsvolles Produkt für die Gesundheitsinfrastruktur auf, das direkt die Ergebnisse für Patienten unterstützt.
Über die Rolle
Wir suchen einen Data Platform Engineer, der unser frühes Team verstärkt und die Verantwortung für das Datenrückgrat unseres Produkts übernimmt. Dies ist eine hybride Rolle, die Datenengineering, Analytik und Softwareentwicklung kombiniert. Ihr Fokus liegt auf dem Aufbau von Pipelines, die Krankenhausdaten aufnehmen und strukturieren, die Qualität und Compliance sicherstellen und Einblicke für Krankenhäuser, Patienten und interne Teams ermöglichen. Anders als in einer reinen Datenrolle arbeiten Sie auch direkt in unserer Full-Stack-Umgebung (Laravel, Vue, Python, AWS), um sicherzustellen, dass Daten nahtlos in APIs, Produktfunktionen und Benutzererfahrungen fließen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, wenn Sie gerne über Grenzen hinweg arbeiten — sichere Datensysteme entwerfen, Analytik-Abfragen schreiben und direkt zum Produkt beitragen.
Was Sie tun werden
- Verantwortung für die End-to-End-Datenplattform: Aufnahme-Pipelines, Transformationen, Modelle und Analytik
- Aufbau skalierbarer, HIPAA-konformer ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL und AWS-Diensten
- Entwurf und Pflege von Datenmodellen und Schemata, die sowohl Produktfunktionen als auch Berichterstattung unterstützen
- Schreiben und Optimieren von Abfragen, Metriken und Dashboards zur Unterstützung von Krankenhäusern und internen Teams
- Entwicklung von Datenvalidierungs- und Überwachungssystemen zur Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit
- Zusammenarbeit mit Full-Stack-Entwicklern zur Integration von Pipelines und Analytik in unser Laravel/Vue-Produkt
- Direkte Mitwirkung am Produktcode, wo Datensysteme mit APIs und UI-Funktionen zusammentreffen
- Übersetzung betrieblicher Anforderungen in datengestützte Funktionen, die mit unseren Kunden skalieren
- Teilnahme an architektonischen Diskussionen über Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit
Was wir suchen
- 2–5 Jahre Berufserfahrung im Datenengineering, in der Analytik oder in der Softwareentwicklung
- Starke Python-Kenntnisse für Datenverarbeitung, Pipelines und Automatisierung
- Tiefes Wissen über SQL und Optimierung von Datenbankabfragen
- Erfahrung im Entwurf und in der Pflege von Datenpipelines, Schemata und ETL-Workflows
- Vertrautheit mit Backend-Frameworks (Laravel/PHP, Node oder ähnlich) und die Bereitschaft, über den gesamten Stack zu arbeiten
- Verständnis von Cloud-Umgebungen (AWS bevorzugt) und Versionskontrolle (Git)
- Komfortables Arbeiten in einer schnelllebigen, kollaborativen, frühen Umgebung
Bonus, wenn Sie haben:
- Erfahrung mit Gesundheitsdaten (FHIR, HL7)
- Vertrautheit mit Datenseen, -lagern oder BI-Tools
- Angewandte Statistik oder ML-Erfahrung zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Patienten-/Krankenhausdaten
- Einblick in DevOps-Praktiken für Daten (CI/CD, Überwachung, Infrastruktur als Code)
Warum uns beitreten?
- Besitzen Sie die Datenplattform eines mission-driven Gesundheits-Startups von Grund auf
- Arbeiten Sie an einem Produkt, das den Zugang zur Gesundheitsversorgung für unterversorgte Gemeinschaften direkt verbessert
- Zusammenarbeit mit einem kleinen, ehrgeizigen und leidenschaftlichen Team, in dem Ihre Beiträge zählen
- Verschmelzen Sie Datenengineering, Analytik und Full-Stack-Entwicklung in einer Rolle
- Schnelles Wachstum bei der Lösung herausfordernder technischer und realer Probleme
Wenn Sie begeistert sind, das Datenrückgrat einer Gesundheitsplattform aufzubauen und dabei über den gesamten Stack zu arbeiten, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Data Platform Engineer Arbeitgeber: Vector Health AI
Vector Health ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, ländlichen Krankenhäusern zu helfen und den Zugang zur Gesundheitsversorgung für benachteiligte Gemeinschaften zu verbessern. In einem dynamischen und kollaborativen Umfeld haben Mitarbeiter die Möglichkeit, an einem bedeutungsvollen Produkt zu arbeiten, das direkte Auswirkungen auf die Patientenversorgung hat, während sie gleichzeitig ihre Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und Softwareentwicklung weiterentwickeln können. Die Unternehmenskultur fördert Innovation und Teamarbeit, was es zu einem idealen Ort macht, um beruflich zu wachsen und einen echten Unterschied zu machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Platform 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 Vector Health AI 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 Platform 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 Data Platform Engineer bei Vector Health AI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Vector Health AI 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 Vector Health AI entscheidend sein!
