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Quest Analytics, LLC
Quest Analytics, LLC
51 – 200 Employés
ConseilLogistiqueSoins de santé

Quest Analytics, LLC développe des logiciels et des services de gestion des réseaux destinés aux réseaux de professionnels de santé. Ses solutions cloud, Quest Enterprise Services et Quest Analytics Suite, aident les systèmes de santé, les organismes de réglementation et les assureurs à gérer les données des professionnels, à évaluer les performances des réseaux, à soutenir la conformité et à évaluer l’adéquation des réseaux.

Fondée en 1993, l’entreprise associe son expertise en analyse des données de santé et en conseil pour améliorer la précision, l’efficacité et l’accessibilité des informations relatives aux réseaux de professionnels de santé aux États-Unis. Son travail aide les organisations à renforcer l’accès aux soins et à maintenir des réseaux de professionnels fiables et de grande qualité.

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Offres de l’entreprise

Data Scientist senior en santé (hybride, États-Unis)

Développer des solutions de machine learning et d’IA prêtes pour la production destinées aux produits de réseaux de prestataires de santé. Améliorer la qualité des données sur les prestataires, l’analytique et l’intelligence des réseaux grâce à une modélisation avancée et à des systèmes de données évolutifs.

USÉtats-UnisALAlabamaAZArizonaCOColoradoCTConnecticutFLFlorideIDIdahoILIllinoisIAIowaKSKansasKYKentuckyLALouisianeMEMaineMDMarylandMAMassachusettsMIMichiganMNMinnesotaMSMississippiMOMissouriMTMontanaNENebraskaNVNevadaNHNew HampshireNMNouveau-MexiqueNCCaroline du NordNDDakota du NordOHOhioOKOklahomaOROregonSCCaroline du SudSDDakota du SudTNTennesseeTXTexasUTUtahVTVermontVAVirginieWVVirginie-OccidentaleWIWisconsinWYWyomingHybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisData scientist
NumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Description

  • Développer, optimiser et faire évoluer des modèles de machine learning et des analyses avancées pour la qualité des données sur les prestataires et l’intelligence des réseaux
  • Utiliser la modélisation statistique, l’analytique prédictive et le machine learning pour répondre aux enjeux métiers
  • Étudier les problèmes liés à la santé et aux données sur les prestataires, formuler des hypothèses et définir des approches analytiques
  • Créer des algorithmes originaux pour résoudre des problèmes analytiques complexes
  • Évaluer et améliorer la précision, les performances, l’évolutivité, la fiabilité et la valeur métier des modèles
  • Traiter et analyser de grands ensembles de données avec Python, SQL, Databricks, Spark et des technologies de calcul distribué
  • Développer et maintenir des flux de travail automatisés pour la détection d’anomalies, la validation des données, l’ingénierie des caractéristiques et la surveillance continue des modèles
  • Définir des approches d’ingénierie des caractéristiques et évaluer l’efficacité des modèles
  • Évaluer et intégrer des sources de données, des outils et des fournisseurs externes
  • Collaborer avec l’ingénierie pour déployer des modèles et créer des solutions logicielles évolutives
  • Utiliser des outils de LLM tels que Claude tout en étudiant les applications de l’IA générative, du TAL et des agents d’IA
  • Créer des mesures pour évaluer les performances des modèles, la qualité des données et les résultats métiers
  • Transformer des résultats analytiques complexes en recommandations concrètes
  • Partager les conclusions et recommandations avec la direction et des publics plus larges au sein de l’entreprise
  • Collaborer avec les équipes Produit et métier sur les fonctionnalités, les indicateurs et les solutions fondées sur les données
  • Accompagner les data scientists et les analystes tout en faisant progresser les normes techniques, la gouvernance des données et les pratiques MLOps
  • Contribuer à des programmes transverses et à des échanges analytiques avec les clients

Exigences

  • Au moins sept ans d’expérience en data science, en machine learning ou en analytique avancée, de préférence au sein d’une organisation SaaS
  • Master en data science, informatique, statistiques, mathématiques ou domaine connexe, ou expérience pertinente équivalente
  • Capacité avérée à développer et déployer des modèles de machine learning en production
  • Maîtrise avancée de Python, notamment de pandas, NumPy et scikit-learn
  • Solide expérience de Databricks, Spark ou de plateformes similaires de calcul distribué
  • Maîtrise avancée de SQL
  • Expérience de TensorFlow, PyTorch ou de frameworks de machine learning comparables
  • Solides connaissances en classification, régression, clustering, TAL et détection d’anomalies
  • Expertise en statistiques appliquées, couvrant les tests d’hypothèses, l’analyse de régression et les probabilités
  • Expérience du traitement de grands ensembles de données désordonnés et complexes
  • Connaissance pratique des pratiques MLOps, notamment le déploiement, la surveillance, la validation et la gestion du cycle de vie des modèles
  • Expérience de l’application des LLM et d’outils assistés par IA aux flux de travail de data science
  • Capacité à traiter de manière autonome des problèmes ambigus et à définir une démarche efficace
  • Capacité à présenter des résultats techniques complexes en termes de valeur métier claire
  • Solides compétences de collaboration transverse avec les parties prenantes Produit, Ingénierie, Data et métier
  • Expérience de la direction d’initiatives techniques et du mentorat de collègues
  • Autorisation légale de travailler aux États-Unis
  • Le parrainage de visa n’est actuellement pas disponible
  • Les lieux de travail privilégiés se trouvent dans l’un des États des États-Unis indiqués

Avantages

  • Choix entre le télétravail, le travail hybride ou le travail au bureau
  • Régimes d’assurance médicale, dentaire et optique pour les employés, avec une faible participation financière
  • Abondement de l’employeur au 401(k)
  • Programmes de bien-être
  • Rémunération compétitive et prime liée à la réussite
  • Congés, congés maladie et jours fériés payés flexibles
  • Culture de travail entrepreneuriale
  • Reconnaissance et récompenses pour les contributions
  • Entretiens virtuels avec caméras activées
  • Égalité des chances en matière d’emploi et aménagements pour les personnes handicapées

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