职位描述

我们正在寻找一位经验丰富的分析工程师加入我们的数据团队，构建可靠的、可扩展的分析基础设施，将数据转化为可操作的见解。该职位专注于设计和实施数据模型、转换管道和API，以支持仪表板、机器学习功能和下游系统。您将与数据科学家、分析师和工程师紧密合作，标准化指标，提高数据质量，并在组织内推动自助式分析。

主要职责包括：设计、开发和维护使用dbt Core和SQL针对BigQuery的ELT/ETL数据转换管道；编写模块化、测试过的SQL模型和Python数据转换以支持分析、报告和机器学习特征生成；实施数据质量检查、数据溯源和可观测性以确保可靠的分析输出和SLAs；与产品、分析和机器学习团队合作定义指标定义并翻译业务需求为高性能的数据模型；构建和维护RESTful API和集成以展示定制数据集和特征给内部和外部消费者；实施和消费LLM API；在GCP上部署和监控数据服务和轻量级API端点，利用Cloud Run和其他无服务器基础设施；优化BigQuery工作负载的性能和成本通过分区、聚类和查询调优；文档数据模型、转换逻辑和操作运行簿；指导队友在dbt、SQL和分析工程的最佳实践。

资格要求包括：3年以上在分析工程、数据工程或相关角色中构建分析管道和数据模型的经验；有医疗索赔数据工作经历；精通SQL和在数据转换、编排或测试中使用Python的强经验；使用dbt Core构建模块化、测试过的分析转换和管理部署的证明经验；在Google Cloud Platform，特别是BigQuery，包括查询优化和成本管理的坚实经验；构建和整合API的经验；熟悉LLM API并将其输出整合到分析或产品流程中；对数据建模概念、ETL/ELT模式、数据质量实践和可观测性有深入理解；优秀的沟通技能和能够跨职能团队协作以实现分析的运营化；加分项：有Cloud Run、Vertex AI和FastAPI在服务数据或ML特征方面的动手经验；有医疗索赔和相关数据模型的领域知识。

任职要求

3年以上在分析工程、数据工程或相关角色中构建分析管道和数据模型的经验；有医疗索赔数据工作经历；精通SQL和在数据转换、编排或测试中使用Python的强经验；使用dbt Core构建模块化、测试过的分析转换和管理部署的证明经验；在Google Cloud Platform，特别是BigQuery，包括查询优化和成本管理的坚实经验；构建和整合API的经验；熟悉LLM API并将其输出整合到分析或产品流程中；对数据建模概念、ETL/ELT模式、数据质量实践和可观测性有深入理解；优秀的沟通技能和能够跨职能团队协作以实现分析的运营化；加分项：有Cloud Run、Vertex AI和FastAPI在服务数据或ML特征方面的动手经验；有医疗索赔和相关数据模型的领域知识。

福利待遇

我们是一家平等机会雇主，致力于为所有符合条件的申请者提供就业机会，不因种族、颜色、宗教、性别、年龄、性取向、性别认同或表达、国籍、祖先、公民身份、遗传信息、注册家庭伴侣状态、婚姻状况、犯罪记录、残疾、受保护的退伍军人身份或其他受法律保护的特征而歧视。我们的招聘流程包括AI关键词筛选和最低资格要求，并包含虚拟招聘官作为申请流程的一部分。所有结果由人类招聘官审查。点击此处了解我们的虚拟招聘官详情。Everforth CyberCoders将考虑有犯罪记录的合格申请人，方式符合适用州和当地法律的要求，包括但不限于洛杉矶县公平机会法、旧金山公平机会法和加利福尼亚州公平机会法。Everforth CyberCoders致力于与物理和心理健康障碍者合作，并为寻求就业的个体提供合理的工作安排。需要特殊帮助或在寻找工作时需要安排的个体可以联系人力资源团队的成员，通过[email protected]进行安排。