Engenheiro de dados líder (solução de saúde)

Engenheiro de Dados Líder (solução de saúde)

A Intellias está à procura de um Engenheiro de Dados Líder em Saúde para se juntar a uma iniciativa digital em larga escala focada na construção de uma plataforma de dados de saúde baseada em FHIR. O papel exige uma profunda experiência prática em engenharia e uma ampla influência técnica para transformar dados de saúde fragmentados em informações limpas e padronizadas. Você trabalhará em Databricks/Spark, construindo pipelines e verificações de qualidade.

O que vais fazer

• Definir a direção técnica para a engenharia de dados de saúde em ingestão, transformação, validação, normalização e entrega
• Possuir a arquitetura de ponta a ponta de grandes pipelines de dados distribuídos transformando dados de origem heterogénea em FHIR limpo e conforme aos padrões
• Projetar e evoluir soluções escaláveis usando Python, Spark/PySpark, Databricks/Delta Lake e tecnologias modernas de processamento de dados
• Diagnosticar e eliminar gargalos complexos de desempenho e escalabilidade em cargas de trabalho de dados distribuídos
• Estabelecer padrões e frameworks reutilizáveis para qualidade de dados, deduplicação, vinculação de pacientes/registos, normalização de terminologia e processamento idempotente fiável
• Definir padrões arquiteturais para transformação FHIR, validação, evolução de esquemas e entrega em produção
• Construir e evoluir capacidades de testes automatizados e validação para qualidade de dados e conformidade com FHIR
• Estabelecer padrões de engenharia e ferramentas reutilizáveis que permitam à equipa mais ampla entregar novas capacidades de dados de saúde de forma mais rápida e consistente
• Promover práticas de engenharia seguras para PHI e garantir que as soluções de dados de saúde atendam aos requisitos aplicáveis de segurança, privacidade e conformidade
• Tornar a engenharia nativa de IA uma parte prática do modelo de desenvolvimento da equipa, utilizando agentes de codificação e capacidades de IA reutilizáveis para automatizar trabalho repetitivo e acelerar tarefas de engenharia complexas
• Estabelecer restrições de engenharia para desenvolvimento assistido por IA, garantindo que as soluções geradas por IA permaneçam corretas, testadas, seguras, observáveis e seguras para PHI
• Determinar onde o processamento determinístico oferece melhor confiabilidade do que abordagens baseadas em IA/LLM e estabelecer padrões arquiteturais apropriados para ambos
• Orientar engenheiros Seniores e Intermediários através de revisões de design, emparelhamento, orientação técnica e compartilhamento de conhecimento
• Lidar com problemas de engenharia complexos e ambíguos desde a investigação inicial até a arquitetura, implementação e operação em produção
• Colaborar com as partes interessadas da engenharia, produto, segurança, dados e domínio de saúde para traduzir requisitos complexos de interoperabilidade em soluções técnicas escaláveis
• Representar fortes práticas de engenharia de dados de saúde nas discussões de arquitetura, padrões e técnicas relevantes

O que é pedido

• 8+ anos de experiência profissional em engenharia de dados, plataformas de dados de saúde, HealthTech ou interoperabilidade em saúde
• Comprovada propriedade técnica em nível de lider na gestão de sistemas complexos de produção, incluindo a capacidade de definir a direção técnica e resolver problemas que atravessam múltiplos componentes e equipas de engenharia
• Sólida experiência prática em Python e engenharia de dados em nível de produção
• Profunda experiência com Apache Spark/PySpark em grande escala, incluindo particionamento, otimização de desempenho, ajustes de memória e processamento distribuído
• Experiência com tecnologias de lakehouse modernas como Databricks e Delta Lake, ou plataformas comparáveis
• Sólida experiência na concepção e operação de pipelines ETL/ELT em grande escala, incluindo CDC, processamento incremental/delta, idempotência, evolução de esquemas e cargas de trabalho em lote/streaming
• Experiência comprovada em diagnosticar e eliminar gargalos complexos de desempenho e escalabilidade em sistemas de processamento de dados distribuídos
• Profunda experiência prática com FHIR R4, incluindo recursos, perfis, Bundles, validação e transformação de dados de saúde em larga escala
• Sólidos conhecimentos de US Core, USCDI, HL7 v2.x e padrões de transformação C-CDA para FHIR
• Sólido entendimento dos padrões de terminologia em saúde, incluindo SNOMED CT, LOINC e RxNorm
• Experiência a trabalhar com modelos de dados clínicos, reclamações, cobertura, elegibilidade ou comparáveis
• Sólida experiência com qualidade de dados, deduplicação, vinculação de registos/pacientes, normalização de terminologia e validação
• Sólidas habilidades em SQL e entendimento de modelagem de dados, evolução de esquemas, qualidade de dados e arquitetura de dados em produção
• Experiência com Git, CI/CD, testes automatizados, observabilidade e operações em produção
• Sólido entendimento de segurança em saúde, privacidade e requisitos regulatórios, incluindo HIPAA e práticas de engenharia seguras para PHI
• Comprovada capacidade de estabelecer frameworks de engenharia reutilizáveis, padrões arquiteturais, normas e práticas de qualidade de dados adotadas por outros engenheiros
• Demonstrar liderança técnica através de revisões de arquitetura/design, mentoria, emparelhamento e influência em engenharia entre equipas
• Experiência prática no uso de agentes de codificação AI, como Claude Code ou ferramentas de engenharia agentícias comparáveis como parte integral do ciclo de vida de desenvolvimento
• Sólido julgamento de engenharia sobre quando usar abordagens baseadas em IA/LLM versus soluções baseadas em regras determinísticas, particularmente onde a correção, custo, desempenho ou segurança de PHI são críticos
• Inglês profissional suficiente para colaboração direta com stakeholders técnicos e de negócios baseados nos EUA

Valorizado

• Profunda experiência com modelagem de dados FHIR em grande escala e plataformas de interoperabilidade em saúde
• Experiência com Master Patient Index (MPI), correspondência de pacientes, resolução de identidade ou vinculação de registos em grande escala
• Experiência com troca de dados dos pagadores, incluindo CARIN Blue Button, guias de implementação Da Vinci ou normas semelhantes
• Experiência a trabalhar com conjuntos de dados de farmácia, laboratório ou outros especializados em saúde
• Conhecimento de ICD-10, CPT, CVX e sistemas de terminologia/codificação clínica adicionais
• Experiência com o 21st Century Cures Act, certificação da ONC, CMS Interoperability Rule ou estruturas regulatórias de saúde dos EUA relacionadas
• Experiência a construir capacidades baseadas em LLM/agentes para extração de dados clínicos, normalização, mapeamento de terminologia ou qualidade de dados em saúde
• Experiência a desenhar habilidades de IA reutilizáveis ou fluxos de trabalho agentícios adotados entre equipas de engenharia
• Contribuições para a saúde de código aberto, comunidades FHIR/HL7 ou grupos de trabalho da indústria relevantes

O que é oferecido

• uma gama de benefícios que apoia o seu bem-estar e impulsiona o seu crescimento profissional

Resumo organizado por IA a partir do anúncio original. Confirme os detalhes no site da empresa.

✸ Benefícios e vantagens (8)

• Apoio educação / infância
• Comida, fruta e bebida
• Condições para bicicleta
• Benefícios flexíveis
• Flexibilidade de horário
• Plafond para certificações e conferências
• Programa de descontos
• Seguro de saúde

✸ Valores e cultura (9)

• Ambiente internacional
• Códigos de alta qualidade
• Equipa com senioridade elevada
• Escolha do trabalhador
• Feedback contínuo e 360º
• Igualdade de género
• Membros impressionantes na equipa
• Metodologias ágeis
• Tecnologias de ponta