התפקיד במילים פשוטות
תפקיד זה עוסק בבנייה והרחבה של תשתית הנתונים מקצה לקצה עבור פלטפורמת בינה מלאכותית בתחום הבריאות. העבודה היומיומית כוללת פיתוח צינורות עיבוד נתונים (ETL/ELT), בניית מודלים של נתונים, והבטחת איכות, אבטחה ואמינות של המידע בסביבת ייצור. המהנדס יעבוד בצמוד לצוותי הנדסה, מדע נתונים ומוצר כדי להפוך מאגרי מידע גדולים ליכולות שימושיות.
- 5+ years of professional experience in data engineering, including ownership of production data systems
- Strong Python and SQL skills
- ETL/ELT pipelines, data models, and distributed data-processing systems
- Apache Spark
- AWS (including S3, Glue, EMR, Athena)
חולץ מתיאור המשרה · מתעדכן אוטומטית
למי זה מתאים
התפקיד מתאים למהנדסי נתונים מנוסים עם לפחות 5 שנות ניסיון מעשי, שליטה חזקה ב-Python ו-SQL, וניסיון מוכח ב-AWS, Apache Spark וצינורות עיבוד נתונים בקנה מידה גדול. הוא פחות מתאים למי שמחפש תפקיד ניהולי או למי שמעדיף סביבת עבודה מוגדרת מראש ללא עמימות.
תיאור המשרה המלא
המשרה המקורית · נשמר לעיון• Vi is an enterprise AI platform for health enterprises - healthcare, biopharma, and wellness. We deploy agentic AI and predictive models into production environments where the output drives next best actions for patients, care teams, and operations to deliver ROI and improve health outcomes. • We are looking for a Senior Data Engineer to build and scale the data foundation behind Vi's platform and products. You will own complex data end-to-end - from ingestion and transformation through modeling, quality, observability, and production delivery. • This is a hands-on senior IC role for a strong builder who can solve difficult data problems independently, set a high technical bar, and collaborate closely with engineering, DS, and product. You will turn large, fragmented datasets into reliable, reusable capabilities that power every Vi product.
Requirements: • 5+ years of professional experience in data engineering, including ownership of production data systems. • Strong Python and SQL skills, with experience writing maintainable, tested production code. • Deep experience designing and operating ETL/ELT pipelines, data models, and distributed data-processing systems. • Production experience with Apache Spark or a comparable large-scale processing framework. • Strong AWS experience, ideally including S3, Glue, EMR, Athena, and related compute and orchestration services. • Experience with modern data lakehouse or warehouse architectures; experience with Apache Iceberg is a strong advantage. • Experience with workflow orchestration, CI/CD, Docker, Git, and infrastructure as code such as AWS CDK and CloudFormation. • Strong understanding of data quality, schema evolution, lineage, observability, privacy, security, and access controls. • High comfort operating in a fast-moving environment with incomplete requirements, high ownership, and a strong sense of urgency.
שאלות על המשרה
- המשרה לא ציינה שכר. אנחנו מציגים שכר רק כשהמעסיק מפרסם אותו.
- 5+ years of professional experience in data engineering, including ownership of production data systems, Strong Python and SQL skills, ETL/ELT pipelines, data models, and distributed data-processing systems, Apache Spark, AWS (including S3, Glue, EMR, Athena)