États-Unis
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Iterative Health
Staff Data Engineer
États-Unis
Cambridge, Massachusetts, United States · Cambridge, New York, United States · New York, New York, United States
PythonJavaSQLGo
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Iterative Health est une société de technologie et de services de santé qui accélère la recherche clinique pour transformer les résultats pour les patients. Nous avons construit un réseau de premier plan axé sur la performance, comprenant plus de 100 sites aux États-Unis, en Europe, en Inde et en Australie, menant des recherches directement dans les communautés où les soins sont dispensés dans les domaines gastro-intestinal, hépatique, de l'obésité et de la cardiologie. En combinant une expertise approfondie des essais cliniques avec une IA de pointe, nous connectons les ambitions scientifiques des sponsors avec des équipes de recherche performantes qui accélèrent et élargissent l'accès à de nouvelles thérapies pour les patients dans le besoin. Aujourd'hui, Iterative Health est basée à Cambridge, Massachusetts, et à New York, avec plus de 250 employés dans le monde.
À propos du poste
Accélérer la recherche clinique est l'un des défis majeurs dans le domaine de la santé. Il existe des thérapies prometteuses auxquelles les patients ne peuvent pas accéder car l'infrastructure opérationnelle nécessaire pour mener des essais cliniques de manière efficace n'existe pas encore. Nous la construisons. Cela implique de concevoir des systèmes technologiques qui apportent de l'ordre dans un paysage fragmenté de sources de données cliniques, d'automatiser le travail opérationnel qui ralentit les essais et de transformer les données cliniques du monde réel en une base pour l'intelligence prédictive.
Nous construisons un actif de données d'une valeur unique : des données de patients et de recherche du monde réel circulant sur plus de 80 sites d'essais, couvrant des dizaines de systèmes EHR et cliniques, axées sur des populations de patients chroniquement mal desservies par l'infrastructure de recherche clinique existante. Votre mission est de construire les pipelines, les modèles de données et l'infrastructure d'IA qui rendent cet actif réel, de l'ingestion et de la normalisation aux systèmes qui alimentent les prédictions. Vous serez responsable de la qualité des données et de leur observabilité en tant que problèmes d'ingénierie fondamentaux. Vous aurez également un rôle direct dans la définition de la manière dont ces données alimentent notre stratégie d'IA, ce que nous modélisons, ce que nous prédisons et ce qui devient possible.
C'est une opportunité pour quelqu'un qui souhaite faire partie d'une petite équipe d'ingénierie agile à un stade de développement précoce. Vous façonnerez ce qui sera construit, la manière dont les décisions seront prises et ce que l'équipe deviendra.
Responsabilités
- Être responsable de la couche de données et de l'architecture : les modèles, les schémas et les décisions d'infrastructure dont dépend tout ce qui suit.
- Construire et exploiter les pipelines et les transformations qui déplacent les données de l'ingestion à la normalisation, à l'enrichissement et aux formats qui prennent en charge l'analytique, l'entraînement de ML et le service de modèles en production.
- Être responsable de la qualité des données et de leur observabilité : construire les systèmes qui rendent les problèmes de données visibles et corrigeables avant qu'ils ne s'aggravent.
- Collaborer avec les équipes ML et d'ingénierie pour identifier ce qui est modélisable, définir les exigences des données d'entraînement et construire les fondations de données pour de nouvelles capacités prédictives.
- Définir la manière dont les données cliniques et opérationnelles sont gouvernées à travers le système.
- Évaluer et sélectionner les outils et technologies qui composent la pile de données, avec un point de vue clair sur le 'build vs buy'.
- Contribuer à façonner la culture d'ingénierie d'une petite équipe en pleine croissance : la manière dont les décisions techniques sont prises, la manière dont les problèmes sont débattus, ce que la rigueur signifie en pratique.
Ce que nous recherchons
Qualifications requises
- + de 10 ans d'expérience en ingénierie de données ou dans des rôles similaires, avec un temps significatif passé à construire des systèmes de données.
- Expérience avec les données de santé fortement préférée (HL7, FHIR, données de facturation, extractions EHR) ou d'autres domaines de données complexes et réglementés.
- Expérience approfondie dans la modélisation et l'intégration de données provenant de multiples sources hétérogènes avec des schémas et une qualité incohérents.
- Expérience dans l'application de l'IA et des LLMs aux problèmes d'ingénierie de données : extraction, normalisation, classification, résolution d'entités.
- Compréhension approfondie de la manière dont l'infrastructure de données prend en charge les flux de travail ML, de l'ingénierie des caractéristiques aux pipelines de données d'entraînement en passant par le service des modèles.
- Maîtrise de SQL et d'au moins un langage de programmation moderne (Python, Java, Scala, Go), avec une expérience de l'infrastructure de données moderne - traitement distribué, streaming, stockage cloud-natif, orchestration et frameworks de transformation.
- Avoir construit des systèmes de données dès les premières étapes, en prenant des décisions fondamentales avec des informations incomplètes.
- Élever naturellement la qualité de l'ingénierie environnante par la revue de code, la guidance de conception et une conversation technique honnête.
Qualifications préférées
- Expérience dans la construction d'infrastructures de données qui prennent directement en charge l'entraînement et l'évaluation de modèles ML * Familiarité avec les opérations d'essais cliniques, les systèmes EDC ou les données des sciences de la vie.
- Expérience en matière de conformité SOC 2, HIPAA ou similaire intégrée dans la pratique d'ingénierie.
- Un historique de construction ou d'amélioration de systèmes de données que d'autres avaient abandonnés en raison de leur fiabilité.
Fourchette de salaire à New York $200,000—$325,000 USD
Chez Iterative Health, nous travaillons activement à la création d'un environnement représentatif de la diversité des patients que notre technologie sert. Nous nous concentrons sur la construction d'une culture équitable et inclusive, et par extension, d'un processus d'embauche. Si vous avez besoin d'aménagements pour rendre le processus de candidature ou l'expérience d'entretien plus accessible pour vous, veuillez contacter [email protected].
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