概述：全栈数据工程师，具备后端和前端的深厚知识，从UI/UX到服务和数据，提供端到端的功能。擅长使用Python（FastAPI/Flask）构建安全、版本化的REST/GraphQL API和微服务。拥有成熟的微服务架构经验：服务边界、异步/事件驱动消息传递、弹性模式和API网关。前端专长于React和Angular，具备组件驱动设计、性能优化和以可访问性为先的UI。具备跨SQL/NoSQL、缓存、迁移和查询优化的扎实数据技能，适用于可扩展、可靠的系统。具备生产就绪的交付能力：Docker/Kubernetes、CI/CD、云（AWS/Azure/GCP）、可观测性（日志/指标/跟踪）和自动化测试。
职位概要：
该个人贡献者主要负责推动战略性数据驱动决策，以既定的系统方式收集目标变量的数据和信息，为分析工作准备数据，并解释复杂的数据分析。该职位推动创造性数据分析方法的执行，导致跨功能领域、业务和/或临床线的可操作结果，设计、实施和自动化业务和报告解决方案，并领导开发高级分析和/或统计模型以支持明智的业务决策。
基本职责：
- 通过与跨职能利益相关者建立关系，促进自我领导和他人的学习；传达信息并提供建议以推动项目向前发展；影响分配单元内的团队成员；倾听和回应、寻求和解决绩效反馈；适应竞争需求和新职责；向他人提供反馈，包括向领导层提供向上反馈并指导初级团队成员；创建和执行计划以利用优势和发展弱点；适应和学习变化、困难和反馈。
- 通过在主题领域应用深厚专业知识，进行或监督特定业务项目；促进遵守所有程序和政策；制定工作计划以满足业务优先级和截止日期；确定和执行流程和方法；协调和分配资源以实现组织目标；内部和外部合作以做出有效的业务决策；解决复杂问题；适当升级问题或风险；监控进度和结果；识别和利用改进机会；评估他人提出的建议。
- 通过将发现应用于背景设置来解释复杂的数据分析；开发见解、报告和演示文稿，向利益相关者讲述引人入胜的故事，以支持和影响决策；参与同行评审；并根据需要提供与数据解释和/或限制相关的背景。
- 通过确定数据和分析要求，领导高级分析和/或统计模型的开发以支持明智的业务决策；翻译模型并获得利益相关者的实施认可；创建复杂模型以获得可操作的见解；测试、改进和验证模型。
- 通过与利益相关者合作，设计、实施和自动化业务和报告解决方案，以建议其设计、规划和实施，同时确保一致性和连贯性；评估和总结数据和结果；创建摘要统计；设计数据报告、可视化和/或交互式商业智能（BI）报告；向利益相关者报告关键发现；识别开发和实施其他报告解决方案的需求；并根据需要准备文档。
- 通过定义和计算要分析的复杂指标，推动创造性数据分析方法的执行，导致跨功能领域、业务和/或临床线的可操作结果；定义、计算和验证算法；进行复杂分析，包括描述性、相关性、推论性和/或预测性统计。
- 通过整合和合并数据，为分析工作准备数据；确保数据质量和准确性；分析数据不准确并建议流程改进或系统更改以提高数据的整体质量；与利益相关者和源系统所有者合作解决数据质量问题；并清理和创建最终数据集以进行分析。
- 通过验证数据源，以既定的系统方式收集目标变量的数据和信息；查询、合并和提取内部和外部来源的数据；完成常规数据刷新和更新；开发和/或提供用于电子数据收集的复杂工具；并提供用户培训、支持和文档。
- 通过与客户和领导层协商确定和澄清跨功能领域、业务和/或临床线的关键业务需求，推动战略性数据驱动决策；开发结果和流程措施；翻译业务需求；确定数据/信息需求和数据收集方法；制定复杂的分析计划；评估业务决策对客户、客户和/或成员的影响；与客户和员工合作识别提高分析效率的机会和方法；支持和培训最终用户；并记录流程和交付成果。
最低资格：
- 至少三（3）年在有或没有直接报告的领导角色中的经验。
- 数学、统计学、工程学、社会/物理/生命科学、商业或相关领域的学士学位，至少八（8）年数据分析或直接相关领域的经验。额外的等效工作经验可以替代学位要求。
其他要求：
- 知识、技能和能力（KSAs）：谈判；商业规划；书面沟通；数据提取；数据挖掘；数据可视化工具；统计编程语言；关系数据库管理；供应商管理；项目管理。
优先资格：
- 三（3）年项目管理经验。
- 三（3）年关系数据库经验。
