B&A
Prolaio
Data Engineer in Test
Wer wir sind?
Prolaio glaubt, dass kontinuierliches Lernen und Zusammenarbeit einen bedeutenden Unterschied in der Herzversorgung bewirken können. Wir entwickeln intelligentere Wege, um Herzerkrankungen und Herzrisiken zu begegnen, indem wir Patienten, Pflegeteams und Forscher auf einer sicheren, technologiegestützten Plattform vereinen, die klinische Innovationen vorantreibt und einen Weg zu besseren Patientenergebnissen bietet.
Das ist Präzisionskardiologie, und wir wissen, dass sie erreichbar ist.
Was wirst du tun?
Der Überblick
Die Details
Einstiegsgehalt beträgt $134,000.00 (Das genaue Gehalt kann je nach Fähigkeiten, Erfahrung und Standort variieren)
Als Data Engineer in Test spielst du eine entscheidende Rolle bei der Verwirklichung der Mission von Prolaio, die Herzversorgung zu transformieren. In dieser Position arbeitest du eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Datenpipelines zu validieren und zu optimieren und so die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Dateninfrastruktur sicherzustellen, die unseren SaMD-Produkten zugrunde liegt. Deine Arbeit wird wesentlich zur Bereitstellung skalierbarer, qualitativ hochwertiger Datensysteme beitragen, die die Entwicklung lebensverändernder Herzversorgungslösungen für Patienten direkt unterstützen.
Wir suchen eine hochmotivierte Person mit tiefgreifender Expertise im Testen von Datenpipelines, analytischen Workflows und großen Datensätzen. Der ideale Kandidat verfügt über praktische Erfahrung mit Cloud-basierten Data-Lake-Umgebungen (einschließlich Diensten wie Google Cloud Storage, BigQuery, Databricks oder Snowflake) und der Generierung synthetischer Daten zur Unterstützung von Tests, wenn reale Patientendaten begrenzt, eingeschränkt oder nicht verfügbar sind. Deine Beiträge werden die Integrität, Leistung und Skalierbarkeit unserer Dateninfrastruktur gewährleisten und mit unserem Engagement für die Bereitstellung sicherer, effektiver und zugänglicher Herzversorgungslösungen übereinstimmen.
- Entwickle und führe umfassende Testpläne, Testfälle und automatisierte Testsuiten für Datenpipelines aus, um Datenqualität, Konsistenz und Systemleistung sicherzustellen.
- Teste und validiere ETL/ELT-Prozesse und Datenworkflows in Data-Lake-Umgebungen und bestätige die Genauigkeit von Datentransformationen und die Einhaltung von Geschäftslogik.
- Validieren Sie die Datenerfassung, -verarbeitung und -speicherung in skalierbaren Cloud-Datenplattformen wie BigQuery, um sicherzustellen, dass berechnete Daten die rohen Zeitreihen-Biosensor-Eingaben korrekt widerspiegeln.
- Entwerfen, erstellen und pflegen Sie Tools und Datensätze zur Generierung synthetischer Daten, die reale Zeitreihen-Biosensor-Daten nachahmen, um eine umfassende Testabdeckung zu ermöglichen, wenn reale Patientendaten begrenzt oder eingeschränkt sind.
- Arbeite mit Data Engineers und Data Scientists zusammen, um Testanforderungen zu definieren und die Datenintegrität über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg sicherzustellen.
- Führe Leistungstests und Benchmarking von Datensystemen durch, um die Skalierbarkeit unter hoher Datenlast zu bewerten und Leistungsengpässe zu identifizieren.
- Überwache und berichte über wichtige Leistungskennzahlen und identifiziere potenzielle Datenanomalien, Inkonsistenzen oder Leistungsprobleme.
- Trage zur kontinuierlichen Verbesserung von Testprozessen, Automatisierungs-Frameworks und Tools bei, die in Datenworkflows verwendet werden.
Warum Prolaio?
- Wirkungsvolle Arbeit: Du wirst im Kampf gegen Herzinsuffizienz (HF) und hypertrophe Kardiomyopathie (HCM) mit dem Ziel mitwirken, das Leben unserer Patienten zu verlängern und zu retten, und gleichzeitig durch Technologie an der Spitze der Veränderung der Gesundheitsbranche stehen.
- Innovatives Umfeld: Du wirst Teil einer Organisation sein, die etwas tut, das noch nie zuvor getan wurde.
- Professionelles Wachstum: Du wirst einem wachsenden Team beitreten und einen erheblichen Einfluss auf unsere täglichen und zukünftigen Abläufe haben, mit der Möglichkeit, kontinuierlich zu lernen und zu wachsen.
- Kollaboratives Team: Du wirst Teil eines Teams von kollaborativen, neugierigen und engagierten Personen sein, die sich auf das Gemeinwohl, Inklusivität, wissenschaftliche Exzellenz und die Förderung von Digital Health für die Kardiologie konzentrieren.
Warum du es lieben wirst, hier zu arbeiten
- Sinnvolle Vergütung: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Leistungsbonus und Aktienoptionen, damit du an dem teilhaben kannst, was wir aufbauen.
- Großartige Gesundheitsabdeckung: Kranken-, Zahn- und Sehkraftpläne mit mehreren Optionen und starken Unternehmensbeiträgen.
- Flexible Ausgaben-Vorteile: HSA, FSA, Pendlerleistungen und ein jährliches Lifestyle Spending Account von $1,200, um Wellness, Pendeln, Familienbedürfnisse und mehr zu unterstützen.
- Zeit zum Aufladen: Großzügige bezahlte Urlaubs-, Krankheits- und Feiertage.
- Familienfreundliche Leistungen: Bezahlter Elternurlaub, Betreuungsurlaub und Unterstützung für wachsende Familien.
- Sicherheit und Seelenfrieden: Vom Unternehmen bezahlte Lebensversicherung und kurz- und langfristige Invaliditätsversicherung.
- Planen Sie für die Zukunft: 401(k) Plan, der Ihnen hilft, langfristige finanzielle Sicherheit aufzubauen.
- Pflege, wenn Sie sie brauchen: Einfacher Zugang zu Telemedizin und optionaler Zusatzversicherung für die unerwarteten Momente des Lebens.
Wer du bist?
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet.
- 3+ Jahre Erfahrung im Softwaretest mit besonderem Schwerpunkt auf Datenpipelines, Data Lake und Data Warehouses.
- Starkes Verständnis von Data-Engineering-Konzepten und -Technologien, einschließlich ETL/ELT-Prozessen, Data Lake und Cloud-basierten Data Warehouses.
- Beherrschung von SQL und Python für Datenabfragen, -analyse und Testautomatisierung.
- Erfahrung mit Cloud-basierten Datenplattformen, insbesondere Google Cloud Platform (GCP) und BigQuery.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Generierung synthetischer Daten für Testzwecke, einschließlich der Gestaltung von Datensätzen, die realistische Produktionsdatencharakteristiken widerspiegeln.
- Vertrautheit mit Data-Testing-Tools und -Frameworks wie pytest, unittest oder TestNG.
- Fundierte Kenntnisse in der Verarbeitung von Zeitreihendaten, Analysetechniken und Best Practices.
- Ausgeprägte Fähigkeiten in Problemlösung, Analyse, Kommunikation und Zusammenarbeit.
Zusätzliche Qualifikationen (Nice-to-Haves)
- Zertifizierungen in Data Engineering oder Cloud-Plattformen (z. B. GCP Certified Data Engineer, Databricks Certified Data Engineer).
- Erfahrung in einer regulierten Branche (Gesundheitswesen, Medizintechnik oder Biotechnologie) mit Kenntnissen von Data Governance und regulatorischen Compliance-Frameworks.
- Vorerfahrung im Testen von Systemen, die IEC 62304 oder ähnlichen SaMD-Qualitätsstandards unterliegen.
