次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

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Data Integration Engineer II

mPulse Mobile

リモート勤務

勤務地
Remote (Worldwide)
報酬
USD 90000-120000 per annual
勤務時間
Full Time
掲載日
2026年10月10日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

About mPulse: mPulse is the leader in conversational AI and member engagement for healthcare. We partner with the nation's most innovative health plans — Medicare Advantage, Medicaid, and Commercial — to engage members in conversations that close care gaps, improve Stars ratings, and drive better health outcomes. Our platform reaches tens of millions of Americans and is built on the belief that better health starts with better conversations. Job Summary We’re looking for a passionate, self-motivated, and detail-oriented individual to join our Data Operations team. In this role, you will design, develop, and maintain scalable data pipelines that power analytics, reporting, and product capabilities within the predict vertical of the organization. You will work closely with product engineering, implementation, analytics, and customer success teams to ensure data is accurate, reliable, and accessible. The ideal candidate has strong SQL and data warehousing experience, enjoys solving complex data problems, and is passionate about building reliable and well-documented data systems. Duties & Responsibilities Design, develop, and maintain scalable data integration pipelines (ETL/ELT) to support data ingestion, transformation, cleansing, curation, and unification across multiple data sources. Develop and support end-to-end data pipeline components, including ingestion, validation, transformation, cleansing, and curated data layer development. Monitor, maintain, and optimize production data pipelines to ensure reliability, performance, and successful execution of scheduled workflows. Create and maintain comprehensive technical documentation for data pipelines, workflows, and data models. Develop tools and frameworks to support automated data profiling, data quality monitoring, and unit testing to ensure high-quality and reliable data assets. Collaborate with implementation teams to identify, investigate, and resolve data anomalies during data onboarding and integration processes. Partner with product engineering teams to ensure accurate data capture and alignment with application data specifications and business requirements. Provide data-related support to analytics and customer success teams, assisting with troubleshooting, reporting needs, and client data inquiries. Required Qualifications Bachelor’s or master’s degree in computer science, Engineering, or a related technical field, or equivalent practical experience. Minimum of 3 years of professional experience in data engineering, data integration, or a related role. Strong proficiency in SQL, including complex querying, data transformation, and query performance optimization. Experience working with cloud-based data platforms and services, particularly within AWS (e.g., S3, Secrets Manager/Vault, DMS, or similar services). Hands-on experience with modern data warehousing platforms, such as Snowflake, PostgreSQL, Amazon Redshift, or Microsoft SQL Server. Experience developing, debugging, and maintaining workflow orchestration pipelines using Apache Airflow, including DAG development and operational support. Experience using dbt (data build tool) to develop, test, and manage modular SQL-based data transformation models within modern data warehouse environments. Experience with version control systems and collaborative development workflows, using tools such as GitHub or Bitbucket. Proficiency in Python, particularly for data manipulation, automation, and integration tasks. Familiarity with CI/CD practices and automation tools, such as Jenkins or GitHub Actions. Strong written and verbal communication skills, with the ability to collaborate effectively across technical and non-technical teams. Preferred Qualifications Experience supporting data quality monitoring, data observability, or automated validation frameworks. Familiarity with data science or machine learning workflows from a data engineering perspective. Experience working with healthcare-related datasets, such as claims, clinical, or regulatory data. Please note, due to the requirements of this position, responses may automatically disqualify you from moving forward in the application process. Please review minimum qualifications thoroughly before applying. Why Join our team? You will have the opportunity to work on modern data platforms and tools, collaborate with cross-functional teams, and help build reliable data systems that drive meaningful insights and business value. We’re as passionate about our people as we are about making our mark on healthcare. Fostering a fun and challenging environment that’s centered around personal and professional growth has brought us to where we are today. We are constantly seeking out new ways to reinvest in our team members because let’s face it, we all do our best work when we feel valued. If you require any accommodations during the application, interview, or assessment process due to a disability or any other accessibility-related concern, please do not hesitate to reach out to our People Ops and Recruiting team at Originally posted on Himalayas

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。