Location: Paris, France; Marseille, France; Bordeaux, France; Biarritz, France; Brussels, Belgium
HEALTH CAN’T WAIT.
Not for symptoms to get worse. Not for a six‑month appointment. Not for a system to catch up. But that’s exactly how healthcare works today. You wait, until you can’t.
Alan exists to end the wait.
Health is a universal right, and we believe this right can only become real when it’s coupled with prevention. We need to stop treating health as something we repair and start treating it as something we build, every day. It’s not solely a question of willpower. It’s the healthcare system itself that needs to work for everyone, in a sustainable way.
So we are building the new standard in prevention insurance. Alan is the first company that integrates insurance, prevention, and care into a single, acclaimed user experience.
We are on an incredible journey to build a global leading company, with a unique culture https://alan.com/en/careers. We already partner with 40K+ companies of all sizes, serving more than 1M+ members, and have reached €800M+ in ARR.
Prevention as the new norm. That's what we're building with our team of 1000+ people. If it speaks to you: we're hiring across France, Spain, Belgium, and Canada. And beyond.
⭐️ THE DATA FOUNDATIONS TEAM ⭐
At Alan, every decision we make about our members' care, contracts and claims is a data decision. The Data Foundations team builds the platform that makes those decisions possible in a safe way.
- Being part of the Data Foundations team means you’ll build, maintain, and improve the Data Platform used by everyone at Alan.
- We enable Alan’s data-driven nature and help our colleagues make the most of their data.
- Partner closely with people across Alan (technical and non-technical) to understand their needs and build data solutions they can trust and use effectively.
- We own and manage all data-related tools that power Alan.
- AI is changing the way companies work with data: agents are becoming first-class users of our data warehouse. It opens a world of new usage and exciting features, as well as concerns around security, data quality and governance. We are building the foundations that allow Alan to make the most of this exciting new paradigm.
- Alan is expanding quickly: we went from 4 to 6 countries this year and we won’t stop there. Our objective is to onboard new countries in weeks, not months. Having strong data foundations is a cornerstone of that expansion, allowing our teams to make sense of a patchwork of insurance systems, regulations and reporting rules.
- Examples of our missions:
- improve the developer experience when building and maintaining data pipelines,
- enable reliable and secure access to our data warehouse for Alaners and AI agents,
- strengthen security and governance around our data assets,
- define and implement standard data practices across Alan,
- maintain and evolve our core data infrastructure to accommodate Alan's international expansion and growing product breadth…
- Our core tools include Python, Airflow, Snowflake, AWS/GCP, Metabase, Terraform, dbt, and others.
- Who you'll work with: Data Foundations is a small, high-leverage team inside the Tech Foundations area, whose mission is to enable product crews through world-class infrastructure, developer experience, operational excellence, and built-in security. You'd be joining as one of its core engineers, working daily with the whole Data community at Alan.
🎯 EXPECTED SKILLS AND ABILITIES
You would thrive at Alan if most of this sounds like you:
- Passionate about owning ambitious problems and developing simple solutions for them.
- 3+ years of experience demonstrating impact in Data positions. We welcome candidates from early-career to highly experienced profiles. You may already have strong expertise in Data Engineering, or be an experienced data or software engineer looking to deepen your specialization in this area.
- Experience building and operating production data infrastructure: orchestration (Airflow or similar), a cloud data warehouse, infrastructure as code.
- Experience designing systems, tools or libraries used by other engineers, scientists or analysts.
- Proficient in Python and SQL. Setting a high standard of rigor and precision for yourself, interested in your craft.
- Curious about AI and eager to use it thoughtfully to increase your impact.
- Great listening and communication skills.
- Humble, kind, collaborative, and still willing to grow (no matter your seniority!).
- Fluent and clear in English, both oral and written (no need to speak French!).
For this role, we are looking to hire within the C0-E level range https://alan.com/en/careers/a/salary-equity.
⚙️ IMPORTANT NOTE: WE HIRE PEOPLE, NOT ROLES.
If you're excited about this opportunity but don't check every box, we'd love to hear from you. Everyone, no matter how underrepresented, should feel free to apply, as it can only bring learning or success.
If you identify yourself as a woman: Did you know that research shows women often apply only when meeting 100% of requirements?
Remember, this is just a guide, not a checklist.
We'll be thrilled to receive your application!
🔖 Check out our About Alan https://alan.com/about and Career https://alan.com/careers pages, as well as our Medium https://medium.com/alan, blog https://blog.alan.com/ and Glassdoor page https://www.glassdoor.com/Overview/Working-at-Alan-EI_IE1696043.11,15.htm for more info.
YOU WANT TO KNOW MORE ABOUT ALAN?
- 🙌 Perks & Benefits https://alan.com/en/careers/a/salary-equity: Alaners are provided with a stimulating environment and perks ensuring they are happy, efficient and spend only high-quality time with co-workers.
- 🤘 A strong culture https://alan.com/en/about/a/leadership-principles: People joining Alan are often surprised and delighted by our innovative working method. We have a set of cultural values that guide our approach to work
🔄 A quick note about the process
Note: While you're applying for a specific area, you may join a different engineering team based on where we think you'll have the most impact. Check out descriptions of other areas here https://www.notion.so/Software-Engineering-Areas-Alan-2c61426e8be7805bacd2cdbc08c32640?pvs=21.
#LI-DNP
Paris, France; Marseille, France; Bordeaux, France; Biarritz, France; Brussels, Belgium; We welcome candidates from early-career to highly experienced profiles
Требования:
— Коммерческий опыт в роли Data Engineer.
— Хорошее владение Python или Scala / Java для написания кода обработки данных.
— Отличные знания SQL (оконные функции, сложные объединения, оптимизация запросов).
— Опыт работы с современными хранилищами данных (колоночные/реляционные/NoSQL БД) и инструментами обработки больших объемов данных.
— Опыт автоматизации и управления процессами с помощью современных систем оркестрации (например, Airflow или аналоги).
— Понимание принципов контейнеризации (Docker), работы с системами контроля версий (Git) и базовые навыки работы в Linux-окружении.
— Аналитический склад ума, умение работать в команде, структурированность и проактивность.
Задачи:
— Участвовать в проектировании и реализации высокопроизводительных, масштабируемых и оптимизированных дата-решений.
— Создавать модели данных с нуля, используя сильные навыки SQL.
— Писать и оптимизировать SQL-запросы внутри приложений.
— Обеспечивать производительность, безопасность и доступность баз данных.
— Готовить документацию и технические спецификации.
— Выполнять процедуры с базами данных: обновления, резервное копирование, восстановление и миграция.
— Профилировать использование ресурсов сервера и оптимизировать конфигурации.
— Проектировать, строить и автоматизировать развертывание дата-пайплайнов и приложений.
— Интегрировать данные из локальных баз и внешних источников через REST API и инструменты сбора данных.
— Сотрудничать с бизнес-подразделениями и командами дата-сайенс по вопросам доступа, трансформации, обработки и отчетности данных.
— Поддерживать внедрение, технические вопросы и обучение, связанные с экосистемой data lake.
— Управлять AWS-ресурсами, включая кластеры EMR и ECS.
— Поддерживать обеспечение, мониторинг, конфигурацию и обслуживание AWS-инструментов.
— Оценивать и внедрять новые облачные технологии для улучшения возможностей и снижения затрат.
— Поддерживать автоматизацию с использованием Infrastructure as Code (Terraform) и CI/CD (Jenkins).
— Реализовывать управление данными, контроль доступа и снижение рисков безопасности.
Требования:
— 7-9 лет опыта проектирования и разработки облачных моделей данных, ETL-пайплайнов и инфраструктуры.
— Опыт работы с структурированными и неструктурированными данными.
— Отличное владение SQL для популярных баз данных.
— Опыт оптимизации больших и сложных SQL-запросов.
— Знание лучших практик реляционных баз данных.
— Опыт настройки движков баз данных и оркестрации кластеров.
— Умение планировать ресурсы по высоким спецификациям.
— Навыки устранения типичных проблем с базами данных.
— Опыт работы со Spark, Glue, EMR, Apache Kafka или AWS Kinesis.
— Опыт с системами контроля версий Git или Subversion.
— Опыт использования автоматизированных систем сборки и CI/CD.
— Программирование на Java, Python и Scala.
— Знание структур данных и алгоритмов.
— Знание реляционных, NoSQL, графовых, документных, key-value и временных баз данных.
— Знание масштабируемого проектирования и управления моделями данных.
— Знание деплоя ML-моделей.
— Знание AWS cloud платформ.
— Знание TDD и BDD.
— Сильный интерес к улучшению навыков разработки ПО, фреймворков и технологий.
Условия:
— Возможность работать с моделированием данных, сервисами данных и дата-сайенсом в рамках платформы Data Intelligence.
— Работа в разнообразной технической среде: AWS, ETL-пайплайны, базы данных, поисковые технологии, рекомендательные системы.
— Прямое взаимодействие с командами дата-сайенс и внутренними заинтересованными сторонами по вопросам отчетности, трансформации и возможностей платформы.
Задачи:
— Проектировать и разрабатывать сквозные конвейеры данных с использованием Azure Data Factory, SQL и других сервисов Azure.
— Реализовывать сложные модели данных, меры DAX и вычисляемые столбцы для поддержки отчетности.
— Управлять и оптимизировать ETL-процессы, обеспечивая качество данных, согласованность и высокую производительность.
— Проектировать и поддерживать хранилища данных и размерные модели (например, схемы звезды/снежинки).
— Сотрудничать с аналитиками, разработчиками и заинтересованными сторонами для преобразования бизнес-требований в технические решения.
— Интегрировать данные из различных источников, включая SQL-базы данных, облачное хранилище, API и плоские файлы.
— Обеспечивать управление данными, точность и целостность в BI-экосистеме.
Требования:
— Опыт работы в роли Data Engineer не менее 5 лет.
— Продвинутые знания SQL: сложные запросы, оптимизация производительности, хранимые процедуры.
— Глубокое понимание технологий Azure: Azure SQL Database, Data Factory и др.
— Опыт разработки ETL, интеграции данных и оркестрации конвейеров.
— Знание принципов моделирования данных и архитектур хранилищ данных.
— Знание принципов управления данными, управления качеством данных и лучших практик безопасности данных.
— Расположение в часовом поясе CET (+/- 3 часа).
Желательно:
— Знакомство с Azure Synapse Analytics, Data Lake и Azure DevOps.
— Эксперт в разработке Power BI, включая Power Query, DAX и Power BI Service.
— Опыт работы с Python или другими скриптовыми языками для обработки данных.
— Опыт работы с Git или другими системами контроля версий для совместной работы и практик CI/CD.
— Наличие сертификатов Microsoft (Power BI, Azure Data Engineer или SQL Server).
Условия:
— Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств.
— Предсказуемые часы работы: стабильные 8-часовые рабочие дни с клиентами.
— До 24 дней гибких выходных в год без потери оплаты для полноценных позиций через Proxify.
— Долгосрочные удалённые позиции в ведущих компаниях.
— Персонально подобранные вакансии без типичных рекрутинговых барьеров.
— Единый процесс заключения контрактов для множества возможностей без дополнительных оценок.
— Постоянная оплата каждый месяц для позиций, полученных через Proxify.
Проект:
Разработка единой системы оценки эффективности.
Задачи:
— Разработка решений вокруг DWH
— Создание ETL / настройка сбора данных, BI-аналитика
— Проработка архитектуры данных и системы для их сбора
— Внедрение нового функционала, сокращение техдолга
Требования:
— Опыт проектирования и построения пайплайнов: Python / Apache Airflow
— Интеграция источников с GraphQL, RESTful
— Хранение данных в Apache Iceberg / проектирование архитектуры хранения данных
— Проектирование архитектуры сбора данных и витрин
— Тестирование данных на всех уровнях требований к качеству данных
— Настройка метрик и алертов Prometheus / интеграция с внутренними системами оповещений
— Знание предметной области
Условия:
Удаленный формат работы
Интересный проект с архитектурными задачами
Профессиональный рост
Задачи:
— Развивать платформу для расчёта ML-признаков в batch-, streaming- и nearline-сценариях;
— Строить и поддерживать пайплайны для исторических расчётов, backfill и обновления признаков;
— Собирать обучающие датасеты так, чтобы в них не попадали данные «из будущего».
Digital подразделение крупной производственной компании в поисках Data Engineer (Middle / Senior) в команду, которая строит Корпоративное Хранилище Данных и data-платформы для всего бизнеса.
Основной стек проекта:
Язык программирования Python
Базы данных Greenplum и PostgreSQL
Фреймворк Data Build Tool (DBT)
Фреймворк Spark
Брокер сообщений Kafka
Оркестратор Airflow
Инфраструктура: Kubernetes
Управление инфраструктурой: Terraform, Ansible
Управление кодом: GitLab, SonarQube
Мониторинг: Prometheus, Grafana, AlertManager
Задачи:
— Разработка и поддержка ETL/ELT-процессов в Корпоративное Хранилище Данных
— Организация и оптимизация пайплайнов данных
— Разработка витрин данных и обеспечение качества данных
— Настройка и поддержка инфраструктуры данных (Airflow, Spark, Kafka, DBT)
— Взаимодействие с заказчиками: от сбора требований до внедрения и сопровождения решений
— Документирование и презентация результатов
Требования:
— Опыт работы Data Engineer от 5 лет
— Высшее образование (IT/математика/математическая статистика/физика)
— Отличное знание Python и SQL
— Опыт работы с реляционными БД (Greenplum / PostgreSQL)
— Знание современных технологий обработки больших данных
— Опыт с Airflow, Spark, Kafka, DBT — будет преимуществом
— Умение работать в команде, сильные аналитические навыки и ответственность
Условия:
— Официальное оформление по ТК РФ
— Возможность выбора формата работы (удаленка, гибрид, офис)
— Развитый социальный пакет, ДМС, бонусы
Задачи:
— Стриминг и обработка исходных данных с мейнфрейм и устаревших систем, загрузка в AWS S3.
— Проектирование и реализация ETL/ELT процессов с использованием AWS Glue.
— Проведение сверки данных, проверок качества и валидации для обеспечения точности и надежности данных.
— Кураторство и трансформация данных, предоставление чистых наборов данных через AWS Aurora и RDS (PostgreSQL).
— Управление хранилищем S3, включая политики хранения данных, стратегии архивирования и управление жизненным циклом.
— Автоматизация рабочих процессов и управление деплойментом с помощью GitHub и CI/CD на базе GitHub Actions.
— Использование AI-инструментов для повышения продуктивности инженерии и автоматизации рабочих процессов с данными.
Требования:
— Опыт работы в Data Engineering не менее 5 лет, создание и доставка конвейеров данных, ETL/ELT процессов или платформенных решений.
— Практический опыт работы с AWS Glue для проектирования и реализации ETL/ELT процессов.
— Глубокие знания AWS сервисов: S3, RDS/Aurora, Glue.
— Опыт построения и поддержки потоковых конвейеров данных с использованием Kafka.
— Опыт реализации сверки данных, проверок качества и процессов валидации.
— Владение управлением репозиториями GitHub и автоматизацией CI/CD с помощью GitHub Actions.
— Опыт использования AI-инструментов для автоматизации рабочих процессов и повышения продуктивности.
— Способность самостоятельно брать ответственность за результаты и доводить задачи до завершения с минимальным контролем.
— Опыт работы с данными мейнфрейм или интеграции с устаревшими системами будет плюсом.
— Знакомство с MongoDB или другими NoSQL базами данных будет плюсом.
Условия:
— Оплата $65 в час на основе W2.
— Полностью удаленная работа.
Компания «КОРУС Консалтинг» — аккредитованная российская ИТ-компания, предоставляющая услуги по ИТ-консалтингу, оптимизации и автоматизации бизнес-процессов, созданию ИТ-инфраструктуры и ИТ-аутсорсингу. Входит в топ-100 крупнейших ИТ-компаний страны. Компания занимается разработкой ИИ-продуктов для клиентов, поддерживает собственную ИИ-инфраструктуру и регулярно организует митапы в области искусственного интеллекта.
Департамент аналитических решений (ДАР) помогает компаниям работать с данными: строит BI и отчётность, создаёт хранилища и витрины данных, разрабатывает ML-решения, занимается Data Governance и GenAI.
Открыт набор на стажировку для студентов, желающих начать карьеру в аналитике, инженерии данных и AI разработке.
Во время стажировки:
— попробуешь себя на реальных задачах;
— пройдёшь курс для погружения в роль и получишь обратную связь от экспертов;
— познакомишься с командой и процессами проектов в консалтинге;
— сможешь зарекомендовать себя для дальнейшего трудоустройства в компанию.
Как попасть на стажировку:
— откликнись на вакансию и приложи резюме;
— в сопроводительном письме укажи свой курс и код специальности;
— получишь ссылку на лэндинг стажировки для прохождения технического теста и записи видео-визитки;
— поучаствуешь в онлайн бизнес-игре.
Старт стажировки планируется на начало августа.
Условия стажировки:
— длительность 3-4 месяца;
— оформление по срочному трудовому договору;
— стажировка оплачиваемая.
Требования:
— студент 3–4 курса бакалавриата (или специалитета) либо 1–2 курса магистратуры;
— обучение по IT, математическому или инженерно-техническому направлению;
— готовность самостоятельно учиться и доводить задачи до результата;
— проживание в Москве или Санкт-Петербурге и готовность к гибридному формату работы с периодическим посещением офиса.
eClinical Solutions helps life sciences organizations accelerate clinical development initiatives with expert data services and the elluminate Clinical Data Cloud, which provides centralized data access and advanced analytics for smarter business decisions.
eClinical Solutions is focused on innovation in clinical trials through improved data management and analytics, using their elluminate technology platform to speed up timelines and automate manual processes.
The role involves contributing to this agile data management approach, enabling clients to proactively manage clinical programs and make informed decisions.
XUND is a medical technology company that builds AI-powered digital health assistants to digitize the patient journey from the first symptoms to treatment.
Work format: Remote or on-site in Vienna, Budapest, Berlin.
Задачи:
— Архитектура новой системы данных компании с нуля.
— Преобразование больших и разнородных медицинских данных в унифицированный, высокопроизводительный граф знаний.
— Работа с медицинскими экспертами, продуктовыми командами и дата-сайентистами для перевода сложной клинической логики в чистые, взаимосвязанные структуры и модели данных.
— Поиск креативных решений с использованием различных типов баз данных и конвейеров данных для обеспечения согласованности и совместимости медицинских данных.
— Разработка и интеграция частей клинического inference engine, основанного на правилах и статистических моделях.
— Проектирование и расширение клинических моделей данных с использованием доменных онтологий (например, SNOMED-CT, FHIR, UMLS) для создания богатых, запросных графовых структур.
— Перевод исследовательских результатов в масштабируемое, промышленное программное обеспечение в рамках agile-команды.
— Тесное сотрудничество с медицинскими экспертами для фиксации клинических рабочих процессов и валидации отображений онтологий.
— Формирование технического направления, дизайна схем и лучших инженерных практик в команде.
Требования:
— Магистр или кандидат наук в области компьютерных наук, математики или смежных областей.
— Более 4 лет опыта работы с медицинскими данными или в области data engineering либо соответствующие академические исследования.
— Глубокие знания графовых баз данных, языков запросов, алгоритмов поиска и/или систем вывода (например, Neo4j, Memgraph, Cypher, SQL, Datalog).
— Обширный опыт разработки на Python и/или TypeScript, комфортное переключение между языками и фреймворками.
— Наличие разрешения на работу в ЕС и проживание в ЕС.
— Желательно: знакомство со статистикой, формальной логикой и/или машинным обучением.
— Опыт работы с электронными медицинскими картами (EHR) и форматами обмена клиническими данными (например, FHIR).
— Интерес к области представления знаний и рассуждений (Knowledge Representation and Reasoning).
— Опыт самостоятельного управления облачными средами (например, GCP) и CI/CD конвейерами.
Условия:
— Работа в одной из ведущих европейских healthtech компаний с возможностью влиять на продукт.
— Возможность работать удаленно или в офисах в Вене, Будапеште и Берлине.
— Выделенный бюджет на обучение и профессиональное развитие.
— Культура с плоской иерархией, открытым общением и уважением к мнению каждого.
— Участие в виртуальных программах опционов на акции (VSOP).
— Возможность приводить в офис своих домашних животных и общаться с офисными собаками.
— Гибкие условия работы и поддержка разнообразия и инклюзивности.
Задачи:
— Проектировать и запускать пакетные и потоковые конвейеры данных на Databricks и Apache Spark в AWS, включая загрузку из баз данных, API и потоков событий.
— Формировать архитектуру lakehouse на S3 и Delta Lake с использованием медальонного слоя (Bronze / Silver / Gold) и оптимизацией хранения.
— Работать напрямую с аналитиками, инженерами и продуктовыми командами для преобразования сырых данных в надежные и полезные бизнес-данные.
— Вести проекты от согласования с заинтересованными сторонами и обзора дизайна до реализации, запуска и поддержки.
— Создавать решения для самостоятельного доступа к данным для других команд, масштабируемые и расширяемые.
— Строить и поддерживать масштабируемые ETL/ELT конвейеры с отказоустойчивостью и оптимизацией затрат.
— Оптимизировать Spark задачи по размеру кластера, кэшированию, соединениям, шифлам, партиционированию и форматам хранения (Parquet, Delta).
— Управлять рабочими процессами Databricks, заданиями, конфигурациями кластеров и инфраструктурой, включая политики безопасности и доступ.
— Внедрять управление данными и контроль доступа с Unity Catalog, включая обработку персональных данных.
Требования:
— Практический опыт работы с Databricks и глубокое владение Apache Spark (PySpark и/или Scala).
— Сильные навыки Python для обработки данных, а также SQL и Spark SQL для трансформаций и аналитики.
— Опыт работы с Delta Lake и архитектурами lakehouse, включая оптимизацию производительности.
— Подтвержденный опыт владения проектами, умение выявлять слабые места, собирать обратную связь и создавать масштабируемые решения.
— Опыт написания чистого, тестируемого и поддерживаемого кода с использованием контроля версий на Git.
— Опыт работы с инфраструктурой как кодом (Terraform или Ansible) является плюсом, но не обязателен.
Условия:
— Возможность создавать инновационные решения в финтехе Юго-Восточной Азии.
— Опционы на акции с четырехлетним вестингом и 25% клиффом после первого года.
— Гибридный формат работы с возможностью полностью удаленной работы для подходящих ролей, основные часы с 12:00 до 19:00 по манильскому времени (UTC+8).
— Предоставление инструментов и оборудования компанией.
— Офис в Bonifacio Global City, Манила.
— Медицинская страховка с поддержкой для сотрудника и семьи.
— Доступ к внутреннему специалисту по психическому здоровью.
— 22 дня отпуска, государственные праздники Филиппин и 15 дней больничных.
— 105 дней оплачиваемого декретного отпуска и до 14 дней оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком для сотрудников, переезжающих в Манилу.
— Поддержка при релокации для сотрудника и семьи, включая перелеты, проживание, визы, оформление документов и логистику.
— Возмещение расходов на перевозку домашних животных.
— Ежегодно до 2500 долларов США на перелеты домой.
— Ежемесячные выплаты на детей для сотрудников, переезжающих в Манилу: 1000 долларов на ребенка до 2 лет и 500 долларов на ребенка от 2 до 18 лет.
— Возможности для профессионального роста через внутренние встречи, внешние конференции, выступления и публикации.
— Спонсируемые компанией поездки в Манилу для личных встреч с командой.
— Регулярные командные выезды, спортивные мероприятия и события.
— Возможность для высокоэффективных команд получить неделю отдыха на пляже в Юго-Восточной Азии.
УдалённоseniorГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
