IntegriChain

24 juin 2026

Ingénieur de données senior

États-Unis

Philadelphia, Pennsylvania, United States

PythonSQLAWSTerraform

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Description de l'entreprise

IntegriChain est l'épine dorsale des données et des applications pour les départements d'accès au marché des fabricants des sciences de la vie. Nous fournissons les données, les applications et l'infrastructure des processus métier pour l'accès des patients et la commercialisation des thérapies. Plus de 250 fabricants s'appuient sur notre plateforme ICyte pour orchestrer leurs contrats avec les payeurs commerciaux et gouvernementaux, les services aux patients et les canaux de distribution. ICyte est la première et la seule plateforme qui unit les ensembles de données financières, opérationnelles et commerciales nécessaires pour soutenir l'accès aux thérapies à l'ère de la médecine spécialisée et de précision. Avec ICyte, les innovateurs des sciences de la vie peuvent numériser leurs opérations d'accès au marché, libérant ainsi des ressources pour se concentrer sur un soutien à la décision davantage axé sur les données. Avec ICyte, les innovateurs des sciences de la vie numérisent des processus à forte intensité de main-d'œuvre, libérant leurs meilleurs talents pour identifier et résoudre les obstacles à la couverture et à la disponibilité, et pour gérer la complexité de la tarification et des prévisions.

Notre siège social est situé à Philadelphie, PA (États-Unis), avec des bureaux à : Ambler, PA (États-Unis) ; Pune, Inde ; et Medellín, Colombie.

Pour plus d'informations, visitez integrichain.com, ou suivez-nous sur Twitter @IntegriChain et LinkedIn.

Description du poste

Présentation du poste

IntegriChain s'engage à garantir l'égalité de traitement et d'opportunités dans tous les aspects du recrutement, de la sélection et de l'emploi, sans distinction de race, couleur, religion, origine nationale, ethnicité, âge, sexe, état civil, handicap physique ou mental, identité de genre, orientation sexuelle, statut d'ancien combattant ou militaire, ou toute autre catégorie protégée par la loi.

IntegriChain est un employeur garantissant l'égalité des chances ; engagé à créer une communauté d'inclusion et un environnement exempt de discrimination, de harcèlement et de représailles.

Notre politique sur le parrainage de visa pour les postes basés aux États-Unis : Les candidats à un emploi aux États-Unis doivent disposer d'une autorisation de travail valide qui ne nécessite pas et ne nécessitera pas à l'avenir le parrainage d'un visa pour une autorisation de travail aux États-Unis par IntegriChain.

Business Unit (Interne): IA, Produit & Technologie

Responsabilités clés

Leadership en matière de données d'entreprise : Aider à définir et à faire évoluer l'intégration des données, la consolidation des données, l'intégration MDM et les modèles de conception de plateformes de données au sein de Integrichain.

Ingénierie pratique Snowflake : Concevoir, construire, optimiser et exploiter des modèles de données, des pipelines, des procédures stockées et des modèles de traitement de données à haut volume Snowflake.

Activation MDM/Reltio : Collaborer avec les équipes MDM et Produit pour soutenir l'ingestion de données maîtres HCO, les extractions sortantes, les données de référence croisée, la consommation de golden records, les sorties de survivorship et les modèles de publication en aval.

Partenariat interfonctionnel : Travailler avec les équipes Produit, Ingénierie, MDM, Science des données, DevOps, Sécurité et les parties prenantes métier pour aligner les solutions de données sur les priorités de l'entreprise.

Exécution ELT moderne : Utiliser dbt ou des outils ELT similaires pour développer des pipelines de données fiables, maintenables, testables et observables.

Responsabilité des coûts et des performances : Piloter l'optimisation des performances, le dimensionnement des entrepôts, la gestion de la charge de travail, le suivi des coûts et les pratiques d'optimisation des coûts Snowflake.

Stratégie de données, consolidation et intégration

Collaborer avec la direction de la Science des données pour rationaliser et consolider le paysage des données d'entreprise à travers les produits, les plateformes et les capacités acquises.

Définir des modèles d'intégration de données réutilisables pour les échanges de données par lots, micro-lots, en temps quasi réel et d'application à application.

Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour comprendre les besoins en données métier, les réalités des systèmes sources et les exigences d'intégration des applications d'entreprise.

Concevoir des modèles évolutifs pour l'ingestion, la transformation, la maîtrise et la publication de données à travers les cas d'utilisation opérationnels et analytiques.

Aider à établir des normes pour les contrats de données, l'évolution des schémas, la qualité des données, la lignée et la propriété des données.

Activation de l'ingénierie des données MDM / Reltio

Concevoir et construire des pipelines de données qui chargent les données sources dans Reltio MDM et extraient les sorties maîtrisées de Reltio pour des cas d'utilisation en aval Snowflake, analytiques, IA et opérationnels.

Collaborer avec les équipes de configuration MDM et de gestion de produit pour traduire les exigences de maîtrise HCO en modèles de pipeline de données, de mappage, de validation, de réconciliation et de publication.

Travailler avec les APIs Reltio, les exportations, les crosswalks/XREFs, les modèles d'intégration basés sur les événements et les mécanismes de chargement/extraction en masse selon les besoins pour soutenir les flux de données entrants et sortants.

Concevoir des modèles d'intégration pour les données maîtres HCO, y compris les sorties de partie/entité, adresse, identifiant, hiérarchie, relation, correspondance/fusion, survivorship et golden record.

Soutenir l'ingestion de sources et l'intégration de données de référence impliquant des ensembles de données tels que HIN, DEA, NPI, NCPDP, 340B/PHS, les données de points de vente, les données client/compte et d'autres sources de référence/maîtres des sciences de la vie.

Développer des processus de validation et de réconciliation pour comparer les données sources, les données maîtrisées Reltio, les données Snowflake curées et les couches de consommation en aval.

Aider à opérationnaliser les sorties MDM pour les produits de données orientés métier, les modèles sémantiques, les tables de reporting, les APIs et les ensembles de données prêts pour l'IA.

Ingénierie et optimisation de la plateforme Snowflake

Concevoir des modèles de base de données, de schéma, de table, de vue et de couche sémantique Snowflake qui soutiennent la performance, la gouvernance et la maintenabilité.

Optimiser les charges de travail Snowflake en utilisant le clustering, la sensibilisation à la micro-partition, le dimensionnement des entrepôts, le profilage des requêtes, le comportement de mise en cache et l'isolation des charges de travail.

Mettre en œuvre des pratiques de suivi et d'optimisation des coûts Snowflake, y compris la surveillance de l'utilisation des entrepôts, l'identification des requêtes inefficaces et l'allocation des coûts par charge de travail, équipe ou cas d'utilisation.

Construire une logique de procédure stockée SQL et Snowflake évolutive pour le traitement de données à grand volume et les charges de travail analytiques.

Appliquer des modèles de conception Snowflake sécurisés, y compris RBAC, masquage, isolation des accès, audit et séparation des environnements.

ETL/ELT, dbt, Python et développement de pipelines de données

Concevoir, construire et maintenir des pipelines ELT fiables en utilisant dbt ou un outil de transformation de données moderne comparable.

Développer une automatisation basée sur Python pour l'intégration API, le traitement de fichiers, la gestion des métadonnées, la validation, le support d'orchestration et les outils opérationnels.

Développer des modèles de transformation modulaires, testés et réutilisables pour les couches de données brutes, curées, maîtrisées et prêtes pour l'entreprise.

Mettre en œuvre des contrôles automatisés de la qualité des données, des contrôles de fraîcheur des sources, de la réconciliation, de la journalisation et des modèles de gestion des exceptions.

Construire des pipelines prêts pour l'orchestration qui soutiennent la gestion des dépendances, la redémarrabilité, les chargements incrémentiels et la surveillance opérationnelle.

Collaborer avec les équipes DevOps/SRE sur le CI/CD, l'automatisation du déploiement, la promotion des environnements et les manuels opérationnels pour les pipelines de données.

Modélisation des données et traitement des mégadonnées

Diriger les efforts de modélisation logique et physique des données pour les ensembles de données analytiques, opérationnels, MDM et prêts pour l'IA de l'entreprise.

Concevoir des modèles qui équilibrent la normalisation, la modélisation dimensionnelle, les concepts de médaillon/lakehouse et les besoins de consommation spécifiques aux applications.

Créer des structures de reporting dénormalisées et prêtes pour les modèles sémantiques qui simplifient la consommation métier et réduisent l'ambiguïté pour les cas d'utilisation IA/LLM.

Traiter et optimiser de grands volumes de données dans Snowflake en utilisant un SQL efficace, une logique procédurale de style PL/SQL, le scripting Snowflake et une conception axée sur la performance.

Créer des modèles réutilisables pour le suivi historique, les instantanés, les colonnes d'audit, le versionnage des données et la gestion du cycle de vie.

S'assurer que les modèles de données soutiennent la BI en aval, l'IA/ML, les modèles sémantiques, les applications de données, les cas d'utilisation MDM Explorer/Entity 360 et le reporting d'entreprise.

Qualifications

Compétences et expérience requises

10+ années d'expérience en ingénierie des données, ingénierie de base de données, ingénierie analytique ou développement de plateformes de données dans des environnements de production.

Solide expérience pratique avec Snowflake, y compris l'architecture, l'optimisation des performances, la conception de la sécurité, l'optimisation des coûts et le suivi des coûts.

Compréhension approfondie des modèles de conception Snowflake pour les charges de travail analytiques, le traitement de données à haut volume, le partage de données et les déploiements multi-environnements.

Expérience pratique avec les outils ETL/ELT ; l'expérience avec dbt est fortement préférée.

Solide expérience en développement SQL et de style PL/SQL, y compris les transformations complexes, les procédures stockées, l'optimisation des performances et le traitement de données à grande échelle.

Expérience avec Python pour l'automatisation des données, l'intégration API, la manipulation de fichiers, la validation des données, le traitement des métadonnées ou les outils opérationnels.

Expérience dans la conception et la mise en œuvre de modèles de données d'entreprise, de couches de données curées, de couches sémantiques et de produits de données réutilisables.

Expérience avec les modèles d'intégration de données à travers les applications d'entreprise, les APIs, les fichiers, le stockage cloud, les systèmes opérationnels, les plateformes MDM et les plateformes analytiques.

Compréhension pratique des concepts de gestion des données maîtres (MDM) tels que les golden records, les crosswalks/XREFs, la correspondance/fusion, le survivorship, les hiérarchies, les relations d'entité, la gestion et la qualité des données.

Expérience de partenariat avec les équipes MDM, Produit ou métier pour traduire les exigences de maîtrise en mappages source-cible, logique de transformation, validations et modèles de consommation de données en aval.

Capacité à travailler directement avec des parties prenantes interfonctionnelles pour recueillir les exigences, expliquer les compromis de conception et favoriser l'alignement.

Expérience dans la mise en œuvre de la qualité des données, de la lignée, de l'auditabilité, de l'observabilité et de la surveillance opérationnelle au sein des pipelines de données.

À l'aise pour opérer en tant que contributeur individuel senior pratique capable également d'influencer la stratégie et les normes d'ingénierie.

Expérience préférée

Expérience avec Reltio MDM, y compris les chargements de données entrants, les exportations sortantes, les APIs Reltio, les crosswalks, les sorties de correspondance/fusion, les sorties de survivorship et le dépannage opérationnel.

Expérience dans les sciences de la vie, la santé, la commercialisation pharmaceutique, la maîtrise HCO/HCP, les données patients, les données de canaux, le maître client ou les plateformes de données commerciales.

Expérience avec les ensembles de données de référence et commerciaux des sciences de la vie tels que HIN, DEA, NPI, NCPDP, 340B/PHS, 844, 852, 867, les rétrofacturations, le brut-à-net, la tarification gouvernementale, PBR ou UBR.

Expérience avec des frameworks d'orchestration tels qu'Airflow, Dagster, les jobs dbt Cloud, les planificateurs natifs du cloud ou des outils similaires.

Expérience avec les plateformes cloud et les modèles de stockage, en particulier le stockage d'objets Azure ou AWS intégré à Snowflake.

Exposition à l'architecture de données prête pour l'IA, aux magasins de fonctionnalités, aux ensembles de données ML, aux modèles sémantiques ou à l'activation de pipelines IA/ML.

Expérience avec Terraform, CI/CD, développement basé sur Git et pratiques d'infrastructure en tant que code.

Certifications Snowflake SnowPro, Reltio, dbt ou équivalentes en ingénierie cloud/données.

Informations complémentaires

Qu'est-ce qu'IntegriChain a à offrir ?

Axé sur la mission : Travaillez avec l'objectif d'aider à améliorer la vie des patients !

Avantages médicaux excellents et abordables + avantages non médicaux, y compris des congés payés flexibles et bien plus encore !

Opportunités solides d'apprentissage et de développement, incluant plus de 700+ cours de développement gratuits pour tous les employés#LI-KL1

Langues

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Présentation du poste

Responsabilités clés

Stratégie de données, consolidation et intégration

Activation de l'ingénierie des données MDM / Reltio

Ingénierie et optimisation de la plateforme Snowflake

ETL/ELT, dbt, Python et développement de pipelines de données

Modélisation des données et traitement des mégadonnées

Qualifications

Compétences et expérience requises

Expérience préférée

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