A University of Wisconsin-Madison állami kutatóegyetem a wisconsini Madisonban, és a University of Wisconsin System zászlóshajó campusaként működik. Akadémiai és kutatói közössége a bölcsészettudományokat, a természettudományokat és az alkalmazott tudományterületeket is magában foglalja; kutatásra évente több mint 1 milliárd amerikai dollárt fordítanak. Az egyetem a Wisconsin Idea közszolgálatra összpontosító szellemiségét követve az alap- és posztgraduális képzést közösségi kapcsolattartással, campusforrásokkal és sporttal kapcsolja össze. Munkájában emellett kiemelt szerepet kap a sokszínűség, a befogadó kiválóság és a tágabb közösséggel való együttműködés.
Kutatási adatokkal foglalkozó adattudós, adatminőség — University of Wisconsin-Madison
Vezesse az adatminőség-mérnöki és elemzési munkát az UW–Madison Wisconsin Health Data Hub rendszerében. Erősítse meg a klinikai és biomedicinális adatkészleteket kutatási, elemzési és MI-alkalmazásokhoz.
Leírás
- Adatminőségi képességek kialakítása és működtetése a Wisconsin Health Data Hub számára
- Skálázható minőségbiztosítási keretrendszerek létrehozása és karbantartása klinikai, biomedicinális és kutatási adatkészletekhez
- Az adatok profilozása és feltáró elemzések végzése az anomáliák, hiányzó értékek, következetlenségek és egyéb minőségi problémák feltárására
- Statisztikai és számítási módszerek, szabályok, küszöbértékek, mérőszámok és validációs szabványok meghatározása
- Adattudományi és gépi tanulási módszerek használata anomáliadetektálásra és folyamatos minőségellenőrzésre
- Automatizált validációs és minőség-ellenőrzési munkafolyamatok, újrafelhasználható komponensek, szkriptek, szolgáltatások és API-k fejlesztése
- Minőségellenőrzések és monitorozás beépítése felhőalapú adatfolyamatokba és elemzési környezetekbe
- Együttműködés mérnökökkel, adattudósokkal, informatikai szakemberekkel, architektekkel, biztonsági szakértőkkel, kutatókkal és más érdekelt felekkel
- Az adatok szabványosításának, normalizálásának, harmonizálásának, interoperabilitásának, származási adatainak, metaadatainak és dokumentációjának továbbfejlesztése
- Az adatkészletek elemzésre, modellezésre, mesterséges intelligenciára és kutatási felhasználásra való alkalmasságának és korlátainak felmérése
- Adatminőség-irányítási szabályzatok, szabványok, definíciók, eljárások és elszámoltathatósági modellek létrehozása
- Az eredmények és ajánlások világos bemutatása műszaki és nem műszaki közönség számára
- Reprodukálható munkafolyamatok, jelentések, irányítópultok és adatminőségi eszközök készítése
- A technológiaátadási és tartós bevezetési folyamatok támogatása akadémiai, egészségügyi és ipari kutatási környezetekben
Követelmények
- Legalább 3–5 év szakmai tapasztalat adattudomány, kutatási adatkezelés, adatminőség, adatelemzés vagy kapcsolódó műszaki területen
- Haladó szintű programozási tapasztalat Python, R és SQL használatával
- Gyakorlati tapasztalat adatminőségi folyamatok, például profilozás, validáció, tisztítás, szabványosítás, anomáliadetektálás és monitorozás létrehozásában és alkalmazásában
- Tapasztalat nagy adatkészletek és több strukturált és/vagy strukturálatlan forrást átfogó adatfeldolgozási folyamatok kezelésében
- Képesség adatminőségi szabályok, mérőszámok, validációs keretrendszerek és monitorozási munkafolyamatok automatizálására
- Erős analitikus gondolkodás és problémamegoldó képesség
- Képesség összetett adatminőségi megállapítások ismertetésére műszaki és nem műszaki érdekelt felekkel
- Wisconsinban való jelenlegi lakóhely vagy hajlandóság ésszerű időn belül áttelepülni
- Folyamatos munkavállalási engedély az Egyesült Államokban munkáltatói szponzoráció nélkül; egyetemi szponzoráció, TN-vízum és J-1-mentesség nem áll rendelkezésre
- A pályázatnak motivációs levelet és önéletrajzot kell tartalmaznia
- Előnyt jelent a Data Science, Computer Science, Statistics, Biostatistics, Biomedical Informatics, Information Systems vagy kapcsolódó műszaki területen szerzett PhD vagy más doktori szintű végzettség
- Előnyös háttér a klinikai, egészségügyi vagy kutatási adatok, az egészségügyi adatmodellek és szabványok, a felhőplatformok, az Azure Synapse, a Microsoft Fabric vagy az ADF, az EHR-adatok, valamint a reprodukálható adattudományi munkafolyamatok ismerete
Juttatások
- Jelentős éves szabadság, ünnepnapi és betegszabadság-keret
- Versenyképes biztosítási fedezet és megtakarítási számlaopciók
- Nyugdíj-juttatások