Data Reliability Engineer

🏨 КОМПАНИЯ

Resilience Care — ведущий игрок в области удаленного медицинского мониторинга и партнер в клинических исследованиях. Основанная во Франции в 2021 году, наша миссия проста: улучшить уход за пациентами. Мы разрабатываем решения для удаленного мониторинга в онкологии, гастроэнтерологии и психиатрии, основанные на сборе ePRO и методах ИИ. Наша платформа помогает медицинским командам рано выявлять побочные эффекты для непрерывного и проактивного ухода, а наше приложение для пациентов помогает людям отслеживать и управлять симптомами с помощью адаптированных ресурсов. Наши решения оптимизируют пути лечения, обогащают непрерывное понимание состояния пациентов и ускоряют клинические исследования за счет сбора, структурирования и детального анализа реальных данных. Сегодня наши решения внедрены в повседневную практику для 35 000 пациентов в более чем 200 медицинских учреждениях, а также поддерживают около двадцати академических и отраслевых клинических исследований. Мы ставим данные на службу ухода и терапевтических инноваций с целью предоставить каждому пациенту возможность воспользоваться персонализированной медициной.

📝 ВАША РОЛЬ

В двух словах: вы присоединитесь к команде инженеров по надежности данных (DRE) для создания, эксплуатации и защиты платформы данных, которая передает медицинские данные из наших производственных сервисов людям, которые их используют — внутренним операционным командам, пользователям клинических исследований и внешним партнерам, получающим экспорт контрактных данных.

Ваше влияние: данные поступают вовремя, в полном объеме, с отслеживанием и безопасностью — и когда это не так, мы узнаем об этом раньше пользователей. Вы превращаете разовые запросы данных и ручные процедуры экспорта в автоматизированные, контролируемые, воспроизводимые конвейеры.

Ваша повседневная работа:

• Создание и эксплуатация конвейеров данных: прием событий приложений и из баз данных, трансформация, экспорт.

• Создание инструментов для управления этими конвейерами совместно с SRE: инфраструктура как код (Terraform, Helm на Kubernetes), развертывание, CI/CD, управление секретами, операции с базами данных и реагирование на инциденты.

• Контроль качества данных и работоспособности конвейеров: дашборды Grafana, оповещения и наблюдаемость на основе метрик и логов, чтобы сбои обнаруживались и диагностировались быстро.

• Владение контрактами на данные и качеством данных: согласование с командами-источниками схем, семантики и правил изменения, нарушающих обратную совместимость, и их применение с помощью автоматизированных тестов (свежесть, полнота, ссылочная целостность), которые громко сработают до того, как данные достигнут пользователей.

• Предоставление безопасных экспортных данных внешним партнерам и учреждениям.

• Предоставление и обслуживание выделенных исследовательских пространств PostgreSQL для команд клинических исследований, включая контроль доступа и ограничение данных по исследованию.

• Помощь моделлерам в масштабировании их работы: индустриализация проекта dbt, чтобы одна модель, написанная аналитиком данных, централизовалась, параллелизовалась и применялась к нескольким целям.

• Прямая работа с заказчиками: определение потребностей, их оспаривание, согласование того, что выполнимо, предоставление результатов и документирование.

• Работа с продуктовыми командами над данными, которые они генерируют: оспаривание их дизайна на ранних этапах и участие в реализации на их стороне (TypeScript) при необходимости — вы вносите вклад в их код, они сохраняют свою дорожную карту.

• Участие в ревью кода, техническом проектировании и постоянном совершенствовании инженерных стандартов.

✨ ВАША КОМАНДА

• Ваши будущие коллеги: Mélody Ballouard и Alric Gaurier — инженеры по надежности данных.

Команда полностью отвечает за конвейер данных: прием, трансформация, экспорт и нижележащая инфраструктура. Вы будете задействованы во всем с первого дня.

• Ваш менеджер: Alric Gaurier

• Изюминка команды: Небольшая команда с прямым доступом к клиническим исследованиям, медицинским и операционным заинтересованным сторонам. То, что вы создаете, используется конкретными людьми, с которыми вы общаетесь каждую неделю — а не анонимным бэклогом.

👤 ЧТО МЫ ИЩЕМ

• ⚙️ Вы — подходящий кандидат, если вы умеете:

  • Создавать Python-код производственного качества (тесты, типизация, качество кода, ревью, CI) и использовать ИИ-инструменты в качестве множителя, не теряя инженерного контроля.

  • Создавать и эксплуатировать конвейеры данных и оркестрацию (Prefect, Airflow, Dagster или аналогичные), включая потоки событий (Kafka) и объектные/файловые транспорты (S3, SFTP).

  • Писать и оптимизировать продвинутый SQL на PostgreSQL (индексация, планы запросов, инкрементальные загрузки).

  • Использовать dbt далеко за пределами базового применения: макросы и Jinja, проекты с несколькими целями, инкрементальные стратегии, тесты, пакеты и интеграция CI.

  • Развертывать и эксплуатировать то, что вы создаете (Terraform, Helm/Kubernetes, контейнеры, CI/CD) с осмысленным мониторингом и оповещением (Grafana или аналогичные) — и руководить диагностикой, когда что-то ломается.

  • Читать и вносить вклад в кодовые базы TypeScript, когда конвейер встречается с прикладной частью, с твердым пониманием архитектуры серверных API (проектирование REST, версионирование, аутентификация, пагинация, контракты).

• 🙂 Вы — подходящий кандидат, если у вас есть:

  • Сильные коммуникативные навыки — это не дополнительное требование в этой роли. Вы будете проводить много времени с нетехническими заказчиками.

  • Способность перевести операционную или научную потребность в техническую спецификацию и умение говорить «нет» (и объяснить почему), когда запрос невыполним или не соответствует требованиям — при поддержке юридического/комплаенс-отдела.

  • Уверенность в сотрудничестве с SRE по вопросам общей инфраструктуры и с научными специалистами по данным клинических испытаний.

  • Строгость при работе с конфиденциальными данными: вы с осторожностью относитесь к данным пациентов, как к рефлексу.

  • Ответственность, автономия и подотчетность, включая ответственность в стиле дежурства за то, что вы выпускаете — со структурированным, ориентированным на детали подходом, стремлением к автоматизации и фокусом на воздействие и поддерживаемость.

  • Любопытство и стремление к постоянному обучению — рефлекс выхода за пределы своей собственной стека: чтение кода продуктовой команды, изучение API или инфраструктурного уровня, которым вы не владеете, и изучение того, что вам нужно, чтобы разблокировать себя, вместо того чтобы ждать кого-то другого.

• 📃 Вы — подходящий кандидат, если у вас уже есть:

  • ~4–6 лет опыта в инженерии данных, платформенной инженерии или разработке серверной части с сильным инфраструктурным компонентом.

  • Опыт эксплуатации производственных конвейеров, за которые вы несли ответственность (а не просто создавали их).

  • Опыт написания и ревью инфраструктуры как кода в командной среде.

  • Опыт предоставления данных заинтересованным сторонам за пределами вашей собственной команды и опыт ведения соответствующего диалога.

  • Опыт работы в поддерживаемой кодовой базе (Git workflow, PR, CI).

  • Опыт работы в контексте с высокими стандартами (безопасность, соответствие требованиям, конфиденциальные данные).

• Это плюс, если вы:

  • Имеете опыт работы с медицинскими данными, средами с сильным регулированием GDPR или размещенными HDS.

  • Оказывали поддержку пользователям научных или клинических исследований (наборы данных исследований, извлечение когорт, запросы данных от исследователей).

  • Работали с контрактными обменами данными с внешними партнерами (соглашения о передаче данных, SLA по доставке, требования к шифрованию).

💛 ПОЧЕМУ СТОИТ ПРИСОЕДИНИТЬСЯ К НАМ?

• Миссия, которая имеет значение: улучшение ухода за пациентами с помощью данных.

• Реальная ответственность за всю платформу — конвейеры и инфраструктура, на которой они работают — а не за узкий участок.

• Прямой контакт с людьми, которым служит ваша работа, включая команды клинических исследований, проводящие активные исследования.

• Культура, ориентированная на автоматизацию, наблюдаемость и постоянное совершенствование, с практическим использованием ИИ.

• Удобный для удаленной работы формат и среда, которая ценит качество, стандарты и ответственность.

ПРОЦЕСС НАЙМА

1. Скрининг — Elena (15 мин): проверка мотивации и предварительных требований к должности

2. Совместимость с менеджером — Alric (30 мин): соответствие должности и честный разговор о операционно-строительном характере роли

3. Техническое кейс-исследование — живая сессия (1ч30), без подготовки: вы проработаете небольшой реалистичный кейс с нами — проектирование конвейера, инфраструктура и ограничения экспорта данных. Мы смотрим на то, как вы рассуждаете и что спрашиваете, а не на отполированный результат.

4. Соответствие команде: собеседование на совместимость с Mellody, Anna, Guillaume (30 мин): соответствие в плане сотрудничества с заказчиками из исследовательского/клинического и операционного отделов

5. Соответствие культуре — Elena (40 мин): оценка соответствия нашей культуре и удаленным способам работы

6. Стратегическое соответствие — Jullian (30 мин): соответствие в плане сотрудничества, инженерные стандарты

GDPR: Ваши персональные данные будут обрабатываться в целях, связанных с подбором персонала, включая организацию и проведение собеседований и тестов для кандидатов, оценку и анализ их результатов, а также в других случаях, необходимых в процессах подбора и найма. Они будут доступны только лицам, участвующим в процессе, и будут удалены через 2 года неактивности.

В соответствии с GDPR, и поскольку Resilience придает большое значение конфиденциальности, обратите внимание, что вы имеете право запрашивать доступ к своим персональным данным, требовать их исправления или удаления. С сотрудником по защите данных можно связаться по адресу контакт рекрутера

Для получения дополнительной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с нашей политикой конфиденциальности.