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Quest Analytics, LLC
Quest Analytics, LLC
51 – 200 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenLogistik

Quest Analytics, LLC entwickelt Software und Dienstleistungen für das Netzwerkmanagement von Gesundheitsdienstleistern. Die cloudbasierten Lösungen Quest Enterprise Services und Quest Analytics Suite unterstützen Gesundheitssysteme, Aufsichtsbehörden und Kostenträger dabei, Daten zu Leistungserbringern zu verwalten, die Netzwerkleistung zu bewerten, Compliance-Anforderungen zu erfüllen und die Angemessenheit von Netzwerken zu beurteilen.

Das 1993 gegründete Unternehmen verbindet Fachwissen in Gesundheitsanalytik und Beratung, um die Genauigkeit, Effizienz und Zugänglichkeit von Informationen zu Netzwerken von Gesundheitsdienstleistern in den Vereinigten Staaten zu verbessern. Seine Arbeit unterstützt Organisationen dabei, den Zugang zur Gesundheitsversorgung zu stärken und zuverlässige, hochwertige Netzwerke von Leistungserbringern aufrechtzuerhalten.

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Stellen im Unternehmen

Senior Data Scientist im Gesundheitswesen (Hybrid, Vereinigte Staaten)

Entwickeln Sie produktive Machine-Learning- und KI-Lösungen für Produkte im Gesundheitsnetzwerk. Verbessern Sie die Qualität von Versorgungsdaten, Analysen und Netzwerkintelligenz durch fortschrittliche Modellierung und skalierbare Datensysteme.

USVereinigte StaatenALAlabamaAZArizonaCOColoradoCTConnecticutFLFloridaIDIdahoILIllinoisIAIowaKSKansasKYKentuckyLALouisianaMEMaineMDMarylandMAMassachusettsMIMichiganMNMinnesotaMSMississippiMOMissouriMTMontanaNENebraskaNVNevadaNHNew HampshireNMNew MexicoNCNorth CarolinaNDNorth DakotaOHOhioOKOklahomaOROregonSCSouth CarolinaSDSouth DakotaTNTennesseeTXTexasUTUtahVTVermontVAVirginiaWVWest VirginiaWIWisconsinWYWyomingHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
NumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Beschreibung

  • Entwickeln, optimieren und skalieren Sie Machine-Learning-Modelle und fortschrittliche Analysen für die Qualität von Versorgungsdaten und Netzwerkintelligenz
  • Nutzen Sie statistische Modellierung, prädiktive Analysen und Machine Learning zur Lösung geschäftlicher Herausforderungen
  • Untersuchen Sie Probleme im Gesundheitswesen und bei Versorgungsdaten, entwickeln Sie Hypothesen und definieren Sie analytische Ansätze
  • Erstellen Sie eigene Algorithmen für komplexe analytische Probleme
  • Bewerten und verbessern Sie Modellgenauigkeit, Leistung, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Geschäftswert
  • Verarbeiten und analysieren Sie große Datensätze mit Python, SQL, Databricks, Spark und Technologien für verteiltes Rechnen
  • Erstellen und pflegen Sie automatisierte Workflows zur Anomalieerkennung, Datenvalidierung, Feature-Entwicklung und laufenden Modellüberwachung
  • Definieren Sie Ansätze für die Feature-Entwicklung und bewerten Sie die Modellwirksamkeit
  • Bewerten und integrieren Sie externe Datenquellen, Tools und Anbieter
  • Arbeiten Sie mit dem Engineering-Team zusammen, um Modelle bereitzustellen und skalierbare Softwarelösungen zu entwickeln
  • Nutzen Sie LLM-Tools wie Claude und untersuchen Sie generative KI, NLP und Anwendungen für KI-Agenten
  • Erstellen Sie Kennzahlen für Modellleistung, Datenqualität und Geschäftsergebnisse
  • Überführen Sie komplexe analytische Ergebnisse in praktische Empfehlungen
  • Teilen Sie Erkenntnisse und Empfehlungen mit der Führungsebene und größeren Zielgruppen im Unternehmen
  • Arbeiten Sie mit Produkt- und Geschäftsteams an Funktionen, Kennzahlen und datengestützten Lösungen zusammen
  • Coachen Sie Data Scientists und Analysten und entwickeln Sie dabei technische Standards, Data Governance und MLOps-Praktiken weiter
  • Leisten Sie Beiträge zu funktionsübergreifenden Programmen und Analysediskussionen mit Kunden

Anforderungen

  • Mindestens sieben Jahre Erfahrung in Data Science, Machine Learning oder fortgeschrittenen Analysen, vorzugsweise in einem SaaS-Unternehmen
  • Masterabschluss in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige relevante Erfahrung
  • Nachgewiesene Fähigkeit, Machine-Learning-Modelle in Produktionsumgebungen zu entwickeln und bereitzustellen
  • Fortgeschrittene Python-Kenntnisse, einschließlich pandas, NumPy und scikit-learn
  • Umfangreiche Erfahrung mit Databricks, Spark oder ähnlichen Plattformen für verteiltes Rechnen
  • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse
  • Erfahrung mit TensorFlow, PyTorch oder vergleichbaren Machine-Learning-Frameworks
  • Fundierte Kenntnisse in Klassifikation, Regression, Clustering, NLP und Anomalieerkennung
  • Angewandte Statistikkenntnisse in Hypothesentests, Regressionsanalyse und Wahrscheinlichkeit
  • Erfahrung im Umgang mit großen, unstrukturierten und komplexen Datensätzen
  • Praktische Kenntnisse in MLOps-Praktiken, einschließlich Bereitstellung, Überwachung, Validierung und Verwaltung des Modelllebenszyklus
  • Erfahrung mit der Anwendung von LLMs und KI-gestützten Tools in Data-Science-Workflows
  • Fähigkeit, sich selbstständig in mehrdeutigen Problemstellungen zurechtzufinden und eine wirksame Vorgehensweise festzulegen
  • Fähigkeit, komplexe technische Ergebnisse als klaren Geschäftswert zu vermitteln
  • Ausgeprägte Fähigkeiten zur funktionsübergreifenden Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Produkt, Engineering, Data und dem Geschäft
  • Erfahrung in der Leitung technischer Initiativen und der Betreuung von Kollegen
  • Gesetzliche Arbeitserlaubnis für die Vereinigten Staaten
  • Derzeit wird keine Visumsunterstützung angeboten
  • Bevorzugte Arbeitsorte befinden sich in einem der aufgeführten Bundesstaaten der Vereinigten Staaten

Zusatzleistungen

  • Wahl zwischen vollständig remote, hybridem oder bürobasiertem Arbeiten
  • Medizinische, zahnmedizinische und augenärztliche Leistungen mit geringen Kosten für Mitarbeitende
  • 401(k)-Matching
  • Wellnessprogramme
  • Wettbewerbsfähige Vergütung und ein Bonus zur Erfolgsbeteiligung
  • Flexible Urlaubs- und Krankentage sowie bezahlte Feiertage
  • Unternehmerische Arbeitskultur
  • Anerkennung und Belohnungen für Beiträge
  • Virtuelle Vorstellungsgespräche mit eingeschalteten Kameras
  • Chancengleichheit im Beruf und angemessene Vorkehrungen für Menschen mit Behinderungen

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