Estados Unidos
Esri
Iterative Health
Staff Data Engineer
Estados Unidos
Cambridge, Massachusetts, United States · Cambridge, New York, United States · New York, New York, United States
PythonJavaSQLGo
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Iterative Health é uma empresa de tecnologia e serviços de saúde que impulsiona a aceleração da pesquisa clínica para transformar os resultados dos pacientes. Construímos uma rede líder de desempenho com mais de 100 sítios nos EUA, Europa, Índia e Austrália, conduzindo pesquisas diretamente nas comunidades onde o cuidado é prestado em gastroenterologia, hepatologia, obesidade e cardiologia. Ao combinar profundo conhecimento em ensaios clínicos com IA de última geração, conectamos as ambições científicas dos patrocinadores com equipes de pesquisa de alto desempenho que agilizam e expandem o acesso a terapêuticas inovadoras para pacientes necessitados. Atualmente, a Iterative Health está sediada em Cambridge, Massachusetts, e Nova York, com mais de 250 funcionários em todo o mundo.
Sobre a Vaga
Acelerar a pesquisa clínica é um dos desafios definidores na área da saúde. Existem terapias promissoras que os pacientes não conseguem acessar porque a infraestrutura operacional para conduzir ensaios clínicos de forma eficiente ainda não existe. Nós a estamos construindo. Isso significa projetar sistemas tecnológicos que tragam ordem a um cenário fragmentado de fontes de dados clínicos, automatizar o trabalho operacional que atrasa os ensaios e transformar dados clínicos do mundo real em uma base para inteligência preditiva.
Estamos construindo um ativo de dados de valor único: dados de pacientes e pesquisas do mundo real fluindo por mais de 80 sítios de ensaio, abrangendo dezenas de EHRs e sistemas clínicos, focados em populações de pacientes cronicamente mal atendidas pela infraestrutura de pesquisa clínica existente. Seu trabalho é construir os pipelines, modelos de dados e infraestrutura de IA que tornam esse ativo real, desde a ingestão e normalização até os sistemas que impulsionam as previsões sobre ele. Você será responsável pela qualidade dos dados e observabilidade como problemas fundamentais de engenharia. Você também terá um papel direto na definição de como esses dados impulsionam nossa estratégia de IA, o que modelamos, o que prevemos e o que se torna possível.
Esta é uma oportunidade para alguém que deseja fazer parte de uma equipe de engenharia pequena e de rápida movimentação em um estágio formativo. Você definirá o que será construído, como as decisões serão tomadas e no que a equipe se tornará.
Responsabilidades
- Ser o(a) responsável pela camada e arquitetura de dados: os modelos, esquemas e decisões de infraestrutura dos quais tudo a jusante depende
- Construir e operar os pipelines e transformações que movem os dados da ingestão através da normalização, enriquecimento e para os formatos que suportam análise, treinamento de ML e serviço de modelos de produção
- Ser o(a) responsável pela qualidade dos dados e observabilidade: construir os sistemas que tornam os problemas de dados visíveis e corrigíveis antes que eles se agravem
- Colaborar com equipes de ML e engenharia para identificar o que é modelável, definir requisitos de dados de treinamento e construir as bases de dados para novas capacidades preditivas
- Definir como os dados clínicos e operacionais são governados em todo o sistema
- Avaliar e selecionar as ferramentas e tecnologias que compõem a pilha de dados, com um ponto de vista claro sobre construir vs. comprar
- Ajudar a moldar a cultura de engenharia de uma equipe pequena e em crescimento: como as decisões técnicas são tomadas, como os problemas são debatidos, qual o rigor na prática
O que Buscamos
Qualificações Necessárias
- Mais de 10 anos de experiência em engenharia de dados ou funções relacionadas, com tempo significativo dedicado à construção de sistemas de dados
- Experiência com dados de saúde fortemente preferida (HL7, FHIR, sinistros, extrações de EHR) ou outros domínios de dados complexos e regulamentados
- Profunda experiência em modelagem e integração de dados de múltiplas fontes heterogêneas com esquemas e qualidade inconsistentes
- Experiência aplicando IA e LLMs a problemas de engenharia de dados: extração, normalização, classificação, resolução de entidades
- Forte compreensão de como a infraestrutura de dados suporta fluxos de trabalho de ML, desde engenharia de features até pipelines de dados de treinamento e serviço de modelos
- Fluente em SQL e pelo menos uma linguagem de programação moderna (Python, Java, Scala, Go), com experiência em infraestrutura de dados moderna - processamento distribuído, streaming, armazenamento nativo da nuvem, orquestração e frameworks de transformação
- Ter construído sistemas de dados desde os estágios iniciais, tomando decisões fundamentais com informações incompletas
- Elevar naturalmente a qualidade da engenharia ao seu redor através de revisão de código, orientação de design e conversas técnicas honestas
Qualificações Preferenciais
- Experiência na construção de infraestrutura de dados que suporta diretamente o treinamento e a avaliação de modelos de ML * Familiaridade com operações de ensaios clínicos, sistemas EDC ou dados de ciências da vida
- Experiência com SOC 2, HIPAA ou conformidade similar integrada à prática de engenharia
- Histórico de construção ou melhoria de sistemas de dados que outros haviam desistido de tornar confiáveis
Faixa salarial de Nova York $200,000—$325,000 USD
Na Iterative Health, estamos trabalhando ativamente para criar um ambiente que seja representativo da diversidade de pacientes que nossa tecnologia atende. Estamos focados em construir uma cultura equitativa e inclusiva e, por extensão, um processo de contratação. Se você precisar de alguma acomodação para tornar o processo de inscrição ou a experiência de entrevista mais acessível para você, por favor, entre em contato com [email protected].
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