data engineer for health coaching

Enfint; United States; Hybrid; USD 110,000 - 170,000; Full time

Benefits offered by this job

Stock options

Premium SIMPLE subscription

Job summary

Enfint ищет опытного инженера по данным для проектирования и внедрения масштабируемой архитектуры data warehouse, разработки конвейеров ETL/ELT и обеспечения качества данных. Ваша задача — оптимизация запросов, безопасность данных и взаимодействие с аналитикой.

Кандидат будет работать над современными облачными хранилищами, инструментами оркестрации (Airflow) и моделированием данных, чтобы поддержать рост и устойчивость платформы. Гибридный режим работы и конкурентная оплата включены.

Qualifications

• Высокий уровень владения SQL, анализ выполнения запросов.
• Опыт работы с реальными данными и проектированием устойчивых систем.
• Знание полного цикла данных: сбор, обработка, качество и lineage.
• Опыт построения хранилищ данных и конвейеров ETL/ELT.
• Опыт работы в облаке и с распределенными системами.
• Навыки Python для обработки и оркестрации.
• Опыт работы с облачными складами данных и BI-инструментами.

Responsibilities

• Проектировать и внедрять масштабируемую архитектуру data warehouse.
• Разрабатывать модель RBAC для безопасного доступа к данным.
• Проектировать и поддерживать inbound/outbound data pipelines.
• Оптимизировать SQL-запросы, модели данных и использование ресурсов.
• Обеспечивать защиту и соответствие требованиям к данным.
• Сотрудничать с аналитикой и бизнес-странами для решения задач.

Skills

SQL-экспертиза

Опыт с реальными данными

Потоки данных / lifecycle

Системы хранилищ данных

ETL/ELT конвейеры

Облачные платформы

Python для обработки данных

Обработка больших наборов данных

Airflow

dbt

Tools

Airflow

dbt

AWS

GCP

Job description

Описание:

Simple is an AI-powered health coaching app that helps adults lose weight and build healthier habits through personalized, sustainable support. The health tech product has surpassed 17 million downloads and 300,000 five-star reviews.

Задачи:

• Design and implement scalable, reliable data warehouse architecture, including data models, storage strategies, and processing layers
• Develop and maintain a role-based access control model for secure and appropriate organizational data access
• Design, implement, and maintain inbound and outbound data pipelines with reliability, observability, and data integrity
• Optimize SQL queries, data models, and compute and storage resource usage for cost-efficiency and high performance
• Implement and enforce data protection and security best practices for sensitive and regulated data
• Work with analytics and business teams to deliver efficient, scalable, and reliable data solutions
• Improve and automate data governance, including data quality controls, metadata management, lineage, and compliance processes
• Monitor and troubleshoot data pipelines and platform issues, ensuring stability and timely incident resolution
• Continuously improve data platform architecture, tooling, and development practices

Требования:

• Advanced SQL expertise, including query optimization, execution analysis, and physical-level understanding
• Strong commercial experience working with real-world data and designing systems that tolerate and prevent data quality issues
• Solid understanding of data flows and data lifecycle, including detection and prevention of downstream problems caused by unexpected or malformed data
• Proven experience designing and building data warehouses and understanding common architectural patterns
• Experience implementing ETL/ELT pipelines in production environments
• Good understanding of cloud platforms and distributed data systems
• Strong Python skills for data processing, orchestration, and automation
• Experience working with cloud data warehouses
• Familiarity with BI and analytical tools
• Ability to work with large-scale datasets and production-grade data platforms
• Nice to have: Hands-on experience with Airflow, experience using dbt for transformations and data modeling, practical experience with AWS data stack, experience working with sensitive or regulated data, experience building data quality, observability, or data governance frameworks

Условия:

• Competitive salary package based on expertise, skillset, and product impact, plus stock options
• In-office, remote, and hybrid work opportunities
• Equipment provided according to individual needs
• Premium SIMPLE subscription
• 21 Days of annual leave plus bank holidays observed where the employee lives
• Flexible hours focused on results