Senior QA Data Engineer

Должность: Старший QA инженер по данным Местоположение: Удаленно

Это полностью удаленная позиция.

Gradient AI:

Gradient AI — ведущий поставщик решений в области ИИ для индустрий группового здравоохранения и имущественного и производственного страхования (P&C). Наши решения улучшают коэффициент убыточности и рентабельность, прогнозируя риски андеррайтинга и урегулирования убытков с большей точностью, а также сокращая время обработки котировок и расходы на урегулирование убытков за счет интеллектуальной автоматизации. SaaS-платформа Gradient AI использует обширный отраслевой озеро данных, включающий десятки миллионов полисов и претензий, предоставляя страховщикам детализированные, основанные на данных аналитические сведения. Среди наших клиентов — некоторые из самых известных страховых компаний, MGA, MGU, TPA, пулы риска, PEO и крупные самострахующиеся работодатели по всем основным видам страхования. Основанная в 2018 году, компания Gradient демонстрирует ежегодный устойчивый рост и недавно привлекла 56 миллионов долларов в рамках раунда финансирования Серии C от ведущих инвесторов в сфере Insurtech.

О роли:

Мы ищем внимательного к деталям и креативного сотрудника, который присоединится к нашей команде в качестве Старшего QA инженера по данным. На этой должности вы будете создавать следующее поколение качества данных и тестирования в Gradient AI. Успешный кандидат будет отвечать за обеспечение качества и надежности данных клиентов, которые питают наши продукты, путем разработки, создания и выполнения автоматизированных проверок качества данных в нашем конвейере данных. Этот специалист будет сотрудничать с инженерными командами и командами, работающими с клиентами, чтобы выявлять проблемы с данными до того, как они попадут в продакшн. Идеальный кандидат — педантичный, комфортно чувствующий себя в гибкой среде, командный игрок, отличный коммуникатор и готовый быстро включиться в работу в быстрорастущем стартапе в области ИИ.

Как вы внесете свой вклад:

• Создание и поддержка автоматизированного набора для проверки качества данных, который запускается при обновлении данных через Airflow, заменяя ручную проверку для каждого клиента.
• Определение проверок в виде кода (dbt tests, Soda, пользовательский SQL), управляемых через контроль версий и CI, включая базовые проверки, чтобы новые конвейеры данных покрывались по умолчанию.
• Проверка загрузок на полноту, последовательность и схему перед обработкой, а также остановка или карантин сбоев.
• Сопоставление данных между слоями Databricks и с исходящими данными, такими как инструменты ценообразования, на уровне портфеля, группы, участника и претензии, с использованием пороговых значений.
• Обнаружение аномалий, крайних случаев и неожиданных изменений в исторических данных между загрузками.
• Определение уровней серьезности и индивидуальных переопределений для клиентов, а также создание отчета о качестве данных для каждого клиента, который контролирует продвижение данных к конечным потребителям.
• Отслеживание метрик качества с течением времени для устранения ненадежных проверок и закрытия пробелов в охвате.
• Партнерство с инженерами, чтобы новые конвейеры данных поставлялись с встроенными проверками, и предоставление инженерам, заинтересованным сторонам и менеджерам проектов своевременной обратной связи по вопросам качества и риска.

Навыки, необходимые для успеха:

• Более 5 лет профессионального опыта в области обеспечения качества с сильным фокусом на бэкенд автоматизированное тестирование.
• Практический опыт создания автоматизированных тестов данных с использованием Soda, dbt или аналогичных фреймворков.
• Отличные навыки SQL (Spark SQL — плюс) и знакомство с Python.
• Опыт работы с Airflow или аналогичными инструментами оркестрации, а также с Databricks или аналогичной средой lakehouse (Delta Lake).
• Знакомство с системами контроля версий и CI/CD.
• Глубокое понимание принципов тестирования, включая функциональное, интеграционное и регрессионное тестирование, применительно к конвейерам данных.
• Отличные навыки аналитики, отладки и поиска первопричин.
• Отличные навыки устной и письменной коммуникации, включая четкие отчеты об ошибках и сводки по качеству для технических и нетехнических аудиторий.
• Способность работать самостоятельно и обучать других лучшим практикам тестирования.
• Бонус: Опыт работы с данными медицинского страхования или здравоохранения, инструментами обнаружения аномалий или наблюдения за данными, или инструментами автоматизации тестирования фронтенда, такими как Cypress или Playwright.

Инструменты, которые мы используем: dbt, Soda, SQL (Spark SQL), Python, Airflow, Databricks (Delta Lake)

Что мы предлагаем:

• Веселая, командно-ориентированная культура стартапа.
• Щедрые опционы на акции — каждый из нас владеет частью того, что мы создаем.
• Неограниченные дни отпуска.
• Гибкий график, поддерживающий работу из дома.
• Полный пакет льгот, включая медицинскую, стоматологическую, офтальмологическую страховку, 401k и многое другое.
• Широкие возможности для обучения и принятия новых обязанностей.

Мы являемся работодателем, предоставляющим равные возможности.

Диапазон заработной платы: $130,000–$150,000 годовой базовой заработной платы.

Эта должность также дает право на ежегодный бонус по результатам работы, грант на акции и комплексный пакет льгот. В соответствии с Законом Массачусетса о прозрачности оплаты труда мы предоставляем добросовестный диапазон заработной платы для этой должности на момент размещения объявления. Фактическая предлагаемая заработная плата будет зависеть от уровня, на котором будет нанят кандидат, а также от его опыта, навыков, квалификации и местоположения. Компенсация может расти со временем за счет повышений, основанных на заслугах, продвижений по службе и общекорпоративных корректировок. Если ваши ожидания по заработной плате выходят за рамки этого диапазона, мы все равно призываем вас подать заявку, чтобы мы могли обсудить.