Data Engineer
Transition Technologies MS
Rola Data Engineera/Data Scientist w wewnętrznych zespołach badawczych i operacyjnych. Głównym celem jest rozwój, optymalizacja i utrzymanie potoków analizy danych, które zapewniają jakość i integralność danych cyfrowych biomarkerów zbieranych podczas badań klinicznych. Praca polega na tworzeniu skryptów w Python/SQL do generowania metryk, budowaniu skalowalnych, zautomatyzowanych potoków danych oraz optymalizacji istniejącej infrastruktury danych w środowisku regulowanym.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: dokładna wielkość zespołu, z którym będzie współpracował kandydat., szczegóły dotyczące konkretnych projektów, nad którymi będzie pracował kandydat..
Rola Data Engineera/Data Scientist w wewnętrznych zespołach badawczych i operacyjnych. Głównym celem jest rozwój, optymalizacja i utrzymanie potoków analizy danych, które zapewniają jakość i integralność danych cyfrowych biomarkerów zbieranych podczas badań klinicznych. Praca polega na tworzeniu skryptów w Python/SQL do generowania metryk, budowaniu skalowalnych, zautomatyzowanych potoków danych oraz optymalizacji istniejącej infrastruktury danych w środowisku regulowanym.
- ✓Możliwość pracy zdalnej.
- ✓Elastyczne godziny pracy.
- ✓Możliwości rozwoju i awansu.
- ✓Udział w interesujących i wymagających projektach.
- !Wymagane doświadczenie: podano zakres [3+ / 5+] lat, co może sugerować elastyczność w ocenie kandydata.
- !Możliwość pracy zdalnej lub hybrydowej (2 dni w tygodniu z biura) – nie jest jasno określone, czy preferowana jest praca zdalna, czy hybrydowa.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Rozwój i wdrażanie skryptów analizy operacyjnej w Python/SQL do generowania metryk w czasie rzeczywistym dla zespołów badawczych.
- •Projektowanie i budowanie skalowalnych, zautomatyzowanych potoków danych do pozyskiwania, czyszczenia, transformacji i zarządzania danymi z urządzeń cyfrowych.
- •Optymalizacja istniejącej infrastruktury danych i potoków pod kątem wydajności, kosztów i niezawodności.
- •Współpraca z zespołami integracji klinicznej, przepływów pracy i naukowcami ds. biomarkerów cyfrowych w celu definiowania i walidacji metryk jakości danych.
- •Rozwój zautomatyzowanego raportowania i dashboardów.
- •Wsparcie integracji wyników analizy danych operacyjnych z systemami zarządzania badaniami.
- •Dokumentowanie przepływów danych, architektur potoków i metodologii analizy.
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Kandydat z minimum 3-letnim doświadczeniem w data engineering lub data science, biegły w Pythonie (Pandas, NumPy) i SQL, z podstawowym doświadczeniem w AWS i pracy z danymi szeregów czasowych. Wykształcenie w dziedzinie nauk ścisłych lub inżynierii jest wymagane.
Rola wymaga co najmniej 3 lat doświadczenia w data engineering/data science, z naciskiem na Python, SQL i AWS. Kandydaci z mniejszym doświadczeniem lub bez tych kluczowych umiejętności technicznych prawdopodobnie nie będą odpowiedni.
- ?Jakie konkretnie narzędzia lub usługi AWS są wykorzystywane w codziennej pracy?
- ?Jak wygląda proces wdrażania nowych potoków danych?
- ?Jakie są główne wyzwania związane z jakością danych w obecnych projektach?
- ?Czy istnieje możliwość pracy nad projektami związanymi z uczeniem maszynowym?
- ?Jak wygląda proces dokumentowania pracy i kodu?
- ?Jakie są możliwości rozwoju w kierunku Data Science lub Machine Learning?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące dyżurów on-call, jeśli występują?
- −Dokładna wielkość zespołu, z którym będzie współpracował kandydat.
- −Szczegóły dotyczące konkretnych projektów, nad którymi będzie pracował kandydat.
- −Informacje o budżecie szkoleniowym lub możliwościach rozwoju zawodowego.
- −Szczegóły dotyczące procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, czas trwania).
Świetna, niekorporacyjna atmosfera.