CareSource
CareSource
CareSource on ravikindlustusettevõte, mis teenindab liikmeid Medicaidi, Marketplace'i ja Medicare Advantage'i plaanide kaudu. Selle kindlustuskaitse ja tugiteenused on mõeldud muu hulgas väikese sissetulekuga täiskasvanutele ja peredele, lastele, rasedatele, eakatele ning puuetega inimestele. CareSource pakub ka hamba-, nägemis-, kuulmis- ja apteegiteenuseid ning COVID-19 tugimaterjale. Veebi- ja mobiilitööriistad aitavad liikmetel oma tervishoiuteenuseid hallata.

Andmeteadlane I CareSource’is – kaugtöö Ameerika Ühendriikides

Toeta CareSource’i tervishoiutoimingute prognoosmudelite, masinõppe ja tehisintellekti algatusi. Analüüsi struktureeritud ja struktureerimata andmeid, valideeri kliinilisi tulemusi ning aita mudelitorustikke ärikasutuseks tööle rakendada.

Kirjeldus

  • Hoia andmeteaduse algatuste analüütilisi plaane ajakohasena ja edasta nende kohta teavet
  • Aita kaevandada ja tõlgendada suuri struktureeritud ja struktureerimata andmekogumeid
  • Koosta algoritme riskide prognoosimiseks, mõjurite tuvastamiseks ja anomaaliate avastamiseks
  • Loo visualiseeringuid, mis näitavad algoritmide toimivust
  • Aita juhendamise all kaasa kliiniliste programmide ja sekkumiste statistilisele valideerimisele ning tulemuste analüüsile
  • Tööta valdkondadeüleste meeskondadega, et integreerida lahendused olemasolevatesse süsteemidesse
  • Esitle tulemusi ja ideid peamistele sidusrühmadele
  • Aita ette valmistada koodi tootmisvalmis otsast lõpuni mudelitorustike ja ärilahenduste jaoks
  • Jälgi uusi tehnoloogiaid ja uuri asjakohaseid arenguid
  • Täida muid määratud tööga seotud ülesandeid

Nõuded

  • Nõutav on bakalaureusekraad andmeteaduses, matemaatikas, statistikas, inseneriteaduses, arvutiteaduses või seotud valdkonnas
  • Asjakohast töökogemust võidakse nõutud hariduse asemel aktsepteerida
  • SQL-i ning vähemalt Pythoni või R-i tundmine
  • Algtasemel statistiliste meetodite, sealhulgas A/B-testimise, olulisuse testimise ja valimi moodustamise mõistmine
  • Prognoosmudelite ja masinõppe algoritmide praktilised teadmised
  • Juhendamata õppe ja süvaõppe meetodite praktilised teadmised
  • Loomuliku keele töötluse tehnoloogiate praktilised teadmised
  • NLP tunnuste eraldamise meetodite, nagu tokeniseerimine, embeddings-meetodid ja tekstiteisendused, praktilised teadmised
  • Tunnuste konstrueerimise ja uuriva andmeanalüüsi tundmine
  • Optimeerimismeetodite ja tehisintellekti tehnikate tundmine
  • Võime hinnata suuri struktureeritud ja struktureerimata andmete koguseid
  • Microsoft Exceli, PowerPointi, Wordi ja Accessi valdamine
  • Väga head kriitilise mõtlemise, suulise suhtluse, esinemise ja kirjaliku suhtluse oskused
  • Võime töötada iseseisvalt ja teha koostööd valdkondadeüleses meeskonnas
  • Litsentsi ega sertifikaati ei nõuta

Hüved

  • Ettevõtte ja individuaalsete tulemuste põhjal makstav tulemusboonus
  • Põhjalik koguhüvitiste pakett
  • Töötajate üldist heaolu toetavad ressursid

Seotud töökohad