Старший аналитик данных / Инженер данных (Data Analyst / Data Engineer)

Что предстоит делать

<h3><strong>О проекте:</strong></h3><p>Мы создаем облачную аналитическую платформу для центров симуляционного обучения в здравоохранении. Продукт преобразует данные симуляций в понятные инсайты, дашборды и отчеты, которые помогают улучшить качество обучения и поддерживают международную аккредитацию (SSH). Платформа также использует AI для обработки запросов на естественном языке и генерации автоматических инсайтов, делая данные более доступными и практичными.</p><h3><strong>Почему эта роль уникальна:</strong></h3><ul><li><strong>AI-ориентированная архитектура:</strong> <br>Речь идет не просто о создании отчетов — вы будете работать на стыке данных и AI, используя Model Context Protocol (MCP) для соединения структурированных данных с Large Language Models и определяя, как доставляются AI-инсайты.</li><li><strong>Реальное влияние на здравоохранение:</strong> <br>Ваша работа будет напрямую помогать симуляционным центрам в получении аккредитации SSH, способствуя улучшению медицинского обучения и повышению безопасности пациентов в глобальном масштабе.</li><li><strong>Владение продуктом с нуля (Greenfield):</strong> <br>Вы присоединитесь на раннем этапе разработки продукта (MBVP) с возможностью спроектировать и построить аналитическую основу с нуля и влиять на долгосрочное направление развития платформы.</li><li><strong>Культура, ориентированная на данные:</strong> <br>В этом проекте данные являются основным продуктом. Вы будете играть ключевую роль в определении бизнес-метрик, структурировании моделей данных и определении того, как инсайты доставляются конечным пользователям.</li></ul><h3>Технические требования:</h3><ul><li>5+ лет опыта в анализе данных или инженерии данных с фокусом на аналитическое моделирование.</li><li>Владение SQL на экспертном уровне с обширным опытом работы с PostgreSQL и сложными оконными функциями.</li><li>Глубокие знания Dimensional Modeling, в частности, проектирование и поддержка Star Schemas (таблицы фактов и измерений) для высокопроизводительной аналитики.</li><li>Опыт работы с логикой Data Ingestion/ETL, особенно с пакетной обработкой структурированных данных и пайплайнами валидации данных.</li><li>Сильное аналитическое мышление и способность определять точные математические формулы на основе неоднозначных бизнес-требований (например, расчет «Learner Contact Hours»).</li><li>Отличные коммуникативные навыки и навыки управления стейкхолдерами, способность согласовывать технические модели с критически важными бизнес-целями, такими как аккредитация.</li><li>Знание принципов Data Privacy, включая псевдонимизацию, разделение PII и обработку данных в соответствии с GDPR.</li><li>Английский — Upper-Intermediate (B2), украинский — свободно.</li></ul><p><em>Будет плюсом:</em></p><ul><li>Опыт работы с AI/LLM data grounding, в частности, подготовка структурированных данных для потребления AI-агентами (например, Claude) через Model Context Protocol (MCP).</li><li>Знание стандартов данных в здравоохранении или опыт работы с отчетами для профессиональной аккредитации (например, стандарты SSH).</li><li>Знакомство с .NET-средами данных, в частности EF Core или Npgsql, для тесного сотрудничества с backend-инженерами.</li></ul><h3>Что вы будете делать:</h3><ul><li>Управлять каталогом метрик (Metric Catalog): быть главным авторитетом по всем бизнес-метрикам, обеспечивая единый источник истины в дашбордах, PDF-экспортах и ответах AI.</li><li>Проектировать аналитический слой: разрабатывать и совершенствовать Star Schema (8 измерений и 5 таблиц фактов) для оптимизации производительности отчетности и масштабируемости.</li><li>Сотрудничать по логике приема данных: работать с .NET-командой над определением правил валидации данных и логики карантина для входящих данных из основного источника симуляций.</li><li>Поддерживать точность AI: проектировать структуры данных и параметры инструментов MCP, которые позволят AI Query Assistant давать ответы без галлюцинаций на вопросы на естественном языке.</li><li>Обеспечивать доказательства для аккредитации: гарантировать, что модели данных напрямую поддерживают генерацию отчетов SSH Evidence Reports, предоставляя повторяемые и презентабельные данные для заинтересованных сторон по качеству.</li><li>Обеспечивать целостность данных: управлять маршрутизацией PII в зашифрованные таблицы и поддерживать анонимность аналитического ядра для обеспечения глобального соответствия требованиям.</li></ul><h3><b>Что мы предлагаем:</b></h3><ul><li>Доступ к внутреннему и внешнему обучению, компенсация стоимости сертификации;</li><li>18 рабочих дней оплачиваемого отпуска, 10 компенсируемых государственных праздников и до 10 оплачиваемых больничных дней;</li><li>Частичная компенсация внешних курсов английского языка / бесплатные внутренние курсы / разговорные клубы;</li><li>До $180/год на спортивные занятия;</li><li>Сильная культура обмена знаниями со старшими экспертами, у которых действительно можно учиться;</li><li>Предоставление нового оборудования и бухгалтерская поддержка при необходимости;</li><li>Конкурентоспособная рыночная зарплата с регулярными обзорами производительности и пересмотром зарплаты;</li><li>Дополнительные бонусы, такие как страховой фонд, сезонные подарки, празднования и дополнительные командные компенсации;</li><li>Психологически безопасная и поддерживающая среда;</li><li>Активная социальная ответственность и постоянная поддержка Вооруженных Сил.</li></ul><p><i>📌 Если вы считаете, что эта роль вам отлично подходит, пожалуйста, отправьте свое резюме — мы его рассмотрим и свяжемся с вами, если будет совпадение.</i></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/empeek/vacancies/357526/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>