University of Wisconsin-Madison е държавен изследователски университет в Медисън, щата Уисконсин, и водещият кампус на системата University of Wisconsin. Неговата академична и изследователска общност обхваща хуманитарните и природните науки, както и приложните дисциплини, като всяка година в научни изследвания се инвестират над 1 милиард долара. Университетът съчетава бакалавърско и магистърско обучение с работа в полза на общността, ресурси на кампуса и спорт, ръководен от насочената към обществената служба концепция Wisconsin Idea. Дейността му поставя акцент и върху многообразието, приобщаващите високи постижения и ангажираността с по-широката общност.
Изследователски специалист по данни, качество на данните — University of Wisconsin-Madison
Ръководете инженерните дейности и анализа на качеството на данните за Wisconsin Health Data Hub към UW–Madison. Подобрете клиничните и биомедицинските набори от данни за научни изследвания, анализи и приложения на изкуствения интелект.
Описание
- Изграждате и въвеждате в експлоатация възможности за качество на данните за Wisconsin Health Data Hub
- Създавате и поддържате мащабируеми рамки за качество на клинични, биомедицински и изследователски набори от данни
- Профилирате данни и извършвате проучвателни анализи за откриване на аномалии, липсващи стойности, несъответствия и други проблеми с качеството
- Определяте статистически и изчислителни методи, правила, прагове, показатели и стандарти за валидиране
- Използвате методи на науката за данните и машинното обучение за откриване на аномалии и текущо наблюдение на качеството
- Разработвате автоматизирани работни процеси за валидиране и контрол на качеството, многократно използваеми компоненти, скриптове, услуги и API
- Вграждате проверки на качеството и наблюдение в облачни потоци от данни и аналитични среди
- Партнирате си с инженери, специалисти по данни, информатици, архитекти, специалисти по сигурността, изследователи и други заинтересовани страни
- Развивате стандартизацията, нормализацията, хармонизацията, оперативната съвместимост, произхода на данните, метаданните и документацията
- Оценявате готовността на наборите от данни и ограниченията за анализ, моделиране, изкуствен интелект и изследователска употреба
- Създавате политики, стандарти, дефиниции, процедури и модели за отчетност за управление на качеството на данните
- Представяте ясно констатациите и препоръките пред техническа и нетехническа аудитория
- Създавате възпроизводими работни процеси, отчети, табла и инструменти за качество на данните
- Подпомагате трансфера на технологии и устойчивото внедряване в академични, здравни и индустриални изследователски среди
Изисквания
- Най-малко 3–5 години професионален опит в областта на науката за данните, управлението на изследователски данни, качеството на данните, анализа на данни или сродна техническа дисциплина
- Напреднал опит с програмиране на Python, R и SQL
- Практически опит в създаването и прилагането на процеси за качество на данните, като профилиране, валидиране, почистване, стандартизация, откриване на аномалии и наблюдение
- Опит с обработката на големи набори от данни и конвейери за обработка, обхващащи множество структурирани и/или неструктурирани източници
- Способност за автоматизиране на правила за качество на данните, показатели, рамки за валидиране и работни процеси за наблюдение
- Силна аналитична преценка и умения за решаване на проблеми
- Способност за обясняване на сложни констатации за качеството на данните на технически и нетехнически заинтересовани страни
- Настоящо местоживеене в Уисконсин или готовност за преместване в разумен срок
- Текущо разрешение за работа в Съединените щати без спонсорство от работодател; университетско спонсорство, визи TN и освобождавания по J-1 не са налични
- Кандидатурата трябва да включва мотивационно писмо и автобиография
- Предпочита се PhD или друга най-висока академична степен в областта на науката за данните, компютърните науки, статистиката, биостатистиката, биомедицинската информатика, информационните системи или сродна техническа област
- Предимство е опитът с клинични, здравни или изследователски данни; модели и стандарти за здравни данни; облачни платформи; Azure Synapse, Microsoft Fabric или ADF; данни от електронни здравни досиета и възпроизводими работни процеси за наука за данните
Придобивки
- Значителен платен отпуск, почивни дни и отпуск по болест
- Конкурентно застрахователно покритие и възможности за спестовни сметки
- Пенсионни придобивки