Data Quality Engineer (Contract)

Über Wellnecity

Wellnecity ist die Plattform für leistungsstarke Gesundheitspläne. Wir helfen selbstversicherten Arbeitgebern, Beratern und Anbietern, Kosteneinsparungen, eine bessere Nutzung von Leistungen und verbesserte Ergebnisse für Mitglieder zu erzielen. Wenn Sie leidenschaftlich an Daten interessiert sind und das US-Gesundheitssystem verbessern möchten, helfen Sie uns, die Regeln mit unserem proprietären Smart Hub neu zu schreiben. Der ideale Auftragnehmer wird in einer schnelllebigen, unternehmerischen Umgebung gedeihen, in der Ihre Stimme gehört werden soll.

Warum Wellnecity beitreten?

• Auswirkungen: Spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Revolutionierung von Gesundheitsleistungen und Datenmanagement, indem Sie die Mission unterstützen, Arbeitgebern zu helfen, qualitativ hochwertigere und wertvollere Gesundheitspläne zu betreiben.
• Wachstum: Gestalten und wachsen Sie ein qualitativ hochwertiges und leidenschaftliches Team.
• Innovation: Arbeiten Sie mit den neuesten Technologien in Cloud-Computing, Datenengineering und Verarbeitung von Gesundheitsdaten.

Arbeitsumfang Übersicht

Wir suchen bis zu zwei Data Quality Engineers (unabhängige Auftragnehmer), um eine großangelegte Datenmigrationsinitiative zu unterstützen, gefolgt von fortlaufenden Datenqualitätsoperationen über Gesundheitsdatensätze (Ansprüche, Berechtigung und Einschreibung). Diese Berater konzentrieren sich auf die Validierung, Abstimmung und Verbesserung der Datenqualität über Systeme hinweg und stellen sicher, dass die Genauigkeit und Nutzbarkeit für nachgelagerte Analysen und die Lieferung an Kunden gewährleistet ist. Der Berater wird motiviert sein, mit komplexen, unvollkommenen Daten zusammenzuarbeiten und zur kontinuierlichen Verbesserung der Dateninfrastruktur und Produktfähigkeiten von Wellnecity beizutragen. Diese Beratung wird auf Vertragsbasis angeboten, mit einer erwarteten anfänglichen Laufzeit von bis zu einem Jahr.

Zusammenarbeit und Standort

Diese Berater werden sehr eng mit dem Leiter der Datenoperationen zusammenarbeiten. Die Dienstleistungen sollten in Puerto Rico erbracht werden. Berater müssen zum Zeitpunkt der Bewerbung in Puerto Rico ansässig sein, aufgrund betrieblicher und vertraglicher Anforderungen. Die Dienstleistungen können remote von überall innerhalb von Puerto Rico oder in einem hybriden Format unter Verwendung unseres Coworking-Spaces erbracht werden, nach Ermessen des Beraters.

Schlüsselservices umfassen:

• Leitung der Datenvalidierungs- und Abstimmungsbemühungen für großangelegte Datenmigrationen, die medizinische Ansprüche, Apothekenansprüche sowie Berechtigungs- und Einschreibedatensätze umfassen – Sicherstellung von Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz über mehr als 70 Datenquellen und Hunderte von Kundenfeeds.
• Validierung automatisierter Feldzuordnungen gegenüber den Definitionen des Legacy-Datenlagers, Identifizierung von Schemaunterschieden, Wertdomänenabweichungen und Transformationslücken sowie Zusammenarbeit mit dem Datenengineering zur Lösung.
• Durchführung von End-to-End-Ingestionstests auf der neuen Dateninjektionsplattform – Ausführen von Testdateien, Abstimmen der Ausgaben gegen historische Baselines und Bestätigen, dass die Aufzeichnungszahlen, die Feldverteilungen und die wichtigsten Geschäftsmesswerte innerhalb der festgelegten Qualitätsgrenzen liegen, bevor die Produktion umgeschaltet wird.
• Entwurf und Entwicklung von SQL- und Python-basierten Datenqualitätsprüfungen, einschließlich Quell-zu-Ziel-Rekonziliationsabfragen, Verteilungskomparisons, Vollständigkeitstests und Paritätsvalidierungen für standardisierte Mapping-Deployments, die auf mehrere Kundenfeeds angewendet werden.
• Identifizierung, Dokumentation und Priorisierung von Datenabweichungen – einschließlich fehlender Datensätze, Wertabweichungen, Schemaabweichungen und nachgelagerter Transformationsfehler – und Förderung einer strukturierten Lösung über Datenengineering, Produkt- und Plattformteams.
• Einrichtung und Pflege von Datenqualitätsregeln und Validierungsgrenzen pro Datenquelle – einschließlich Feldvollständigkeitsraten, Toleranzen bei der Anzahl der Datensätze, Erwartungen an die Wertverteilung und Paritätskriterien für standardisierte Kundenbereitstellungen – um konsistente und wiederholbare Validierungen im gesamten Migrationsumfang sicherzustellen.
• Dokumentation der Validierungslogik, der Abnahmebedingungen und der bekannten Datenprobleme pro Quelle in Migrationsverfolgungsartefakten und Betriebsdokumentationen, um fundierte Entscheidungen über den Produktionsübergang zu ermöglichen und eine Prüfspur für abgeschlossene Migrationsphasen bereitzustellen.
• Unterstützung des Übergangs von der Migration zu stabilen Operationen durch Operationalisierung von Datenqualitätsprüfungen und Überwachungsprozessen, um die Kontinuität der Validierungsstrenge sicherzustellen, während jede Quelle den Übergang zur Produktion abschließt.
• Beitrag zur fortlaufenden Datenqualitätsverwaltung, einschließlich der Identifizierung von Mustern, Verbesserung der Validierung von Arbeitsabläufen und Reduzierung wiederkehrender Datenprobleme.

Erforderliche Erfahrung

• Abschluss eines Bachelor-Studiums mit 3–5 Jahren Erfahrung in der Datenqualitätsengineering, Datenoperationen oder Analytik (ein Master kann Erfahrung ersetzen).
• Direkte Erfahrung mit Gesundheitsdaten (Berechtigung, Einschreibung, medizinische und Apothekenansprüche).
• Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, einschließlich Schreiben und Optimieren komplexer Abfragen sowie Erfahrung in Design, Implementierung und Optimierung in relationalen SQL-Datenbanken.
• Starke Python-Kenntnisse mit Erfahrung in der Erstellung analytischer oder Datenvalidierungs-Workflows.
• Erfahrung in der Datenbereinigung, -kurierung, -mining, -manipulation und -analyse aus unterschiedlichen Systemen (SQL, Python bevorzugt).
• Nachgewiesene Erfahrung in der Unterstützung großangelegter Datenmigrationen, einschließlich Quell-zu-Ziel-Validierung und Datenabstimmung.
• Erfahrung in der Validierung von Datenpipelines und ETL-Transformationslogik – Bestätigung der Genauigkeit von Feldzuordnungen, abgeleiteten Feldern und aggregierten Geschäftsmesswerten gegenüber den erwarteten Ausgaben.
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe, unvollkommene Datensätze zu analysieren, Ursachen zu identifizieren und Datenprobleme zu lösen.
• Erfahrung in der Leitung oder Mitwirkung an Datenqualitätsprozessen, einschließlich der Definition von Validierungslogik und der Aufrechterhaltung der Datenintegrität.
• Starke Zusammenarbeit Fähigkeiten mit Erfahrung in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit mit Datenengineering-, Produkt- oder Analytikteams.

Bewerbungszeitraum

Wir erwarten, dass das Bewerbungsfenster für diese Stelle am 26. Juni 2026 schließt. Die Einreichung garantiert keine Auswahl, und Wellnecity behält sich das Recht vor, den Einstellungsprozess jederzeit zu ändern oder abzubrechen. Alle Bewerbungen müssen in Englisch eingereicht werden. Der Auswahlprozess wird in Englisch durchgeführt. Nur ausgewählte Kandidaten werden kontaktiert. Wir werden alle Bewerbungen für zukünftige Überlegungen aufbewahren. Finalisten werden eine praktische Übung in SQL und Python mit repräsentativen Gesundheitsdaten durchführen, um analytische Strenge, Problemlösungsansatz und Codequalität zu demonstrieren.

Gleichstellung bei der Einstellung

Wellnecity ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir betrachten alle qualifizierten Bewerber unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Alter, Behinderungsstatus, Veteranenstatus, sexueller Orientierung oder einer anderen durch Bundes- oder puerto-ricanisches Recht geschützten Eigenschaft.

ADA & Erklärung zur angemessenen Unterbringung

Wenn Sie während des Auswahlprozesses eine angemessene Unterbringung benötigen, wenden Sie sich bitte über unser allgemeines Kontaktformular oder geben Sie dies in Ihrer Bewerbung an.