Headway
Headway
501 – 1000 Alkalmazottak
EgészségügyPiactérSaaS
A Headway egészségügyi technológiai vállalat, amely biztosításközpontú piacteret működtet a mentális egészségügyi ellátás számára. Platformja személyes és online időpontokra köti össze az embereket engedéllyel rendelkező terapeutákkal és pszichiáterekkel, miközben segít a felhasználóknak szakterület, helyszín és biztosítási fedezet alapján szolgáltatót találni. A Headway a biztosítás ellenőrzését és a számlázást is kezeli, továbbá olyan eszközöket biztosít a szolgáltatóknak, mint a szolgáltatói portál és a biztosításközpontú elektronikus egészségügyi nyilvántartási rendszer, csökkentve az adminisztratív terheket. A vállalat több mint 100 biztosítási konstrukcióval működik együtt, több nyelven támogatja az ellátást, és arra összpontosít, hogy a hálózaton belüli mentális egészségügyi szolgáltatások elérhetőbbek és megfizethetőbbek legyenek. A Headway csapata egészségügyi, piactéri és SaaS-termékeken dolgozik; a felvételi lehetőségek középpontjában a viselkedési egészségügyi ellátáshoz való hozzáférést javító technológiák és szolgáltatások állnak.

Vezető adatelemző

Dolgozzon együtt a termékcsapatokkal, hogy az egészségügyi adatokból kísérletek, ok-okozati felismerések és előrejelző modellek szülessenek. Járuljon hozzá a szolgáltatók és a páciensek élményének javításához a Headway mentális egészségügyi platformján.

Leírás

  • Működjön együtt egy több szakterületet képviselő termékcsapattal az elemzési munkában.
  • A termék-, mérnöki, tervezési, operációs és klinikai csapatokkal együtt határozza meg a kérdéseket, a mérőszámokat, a korlátokat és a döntési szabályokat.
  • Tervezzen és elemezzen A/B teszteket és kvázi kísérleteket: állítson fel hipotéziseket, mérlegelje a statisztikai erőt, és előre határozza meg a siker kritériumait.
  • A felhasználói viselkedés és a stratégia összekapcsolásához használjon tölcsér-, kohorsz-, szegmentációs és életciklus-elemzéseket.
  • Alkalmazzon oksági következtetési módszereket, köztük különbségek különbsége, illesztés és regresszióalapú megközelítéseket.
  • Építsen előrejelző modelleket a jellemzők kidolgozásától és validálásától a visszatesztelésen, kalibráláson, bevezetési kritériumokon és monitorozási terveken át.
  • Mutasson be világos elemzéseket és történetvezetést, amelyek érzékeltetik a bizonytalanságot és támogatják a cselekvést.
  • Segítsen közös szabványokat kialakítani a mérőszámok, a kísérletezés és az elemzések minősége terén.
  • Végezzen adattudományi munkát a Páciensek, Finanszírozók és Eredmények, valamint a Szolgáltatók területén, többek között rangsorolási, illesztési, hajlandósági, ügyfél-élettartamérték-, attribúciós, előrejelzési, lemorzsolódási és ösztönzőkre adott válaszmodelleken.

Követelmények

  • Rendelkezzen legalább 6 év tapasztalattal az adatok termék- vagy üzleti döntések irányítására való felhasználásában termék-, növekedési, egészségügyi, mérnöki vagy operációs környezetben.
  • Rendelkezzen erős SQL-tudással.
  • Használja magabiztosan a Pythont vagy az R-t elemzéshez és modellezéshez.
  • Legyen jelentős tapasztalata kísérletezésben és oksági következtetésben valós környezetben.
  • Legyen jártas a mesterséges intelligencia eszközeinek használatában, beleértve a nagy nyelvi modelleket és a kódolási asszisztenseket.
  • Rendelkezzen gyakorlati modellezési tapasztalattal a jellemzőmérnökségtől, modell-összehasonlítástól és keresztvalidálástól vagy visszateszteléstől a kalibrálásig és az élesítés utáni monitorozásig.
  • Mutasson erős termékítélőképességet, és tudja az analitikai javaslatokat mérhető eredményekhez kötni.
  • Magyarázza el világosan az összetett munkát a nem műszaki közönségnek.
  • Dolgozzon önállóan, állítson fel hatékony prioritásokat, és kevés felügyelet mellett is vigye végig a feladatokat.
  • Legyen motivált a mentális egészségügyi ellátáshoz való hozzáférés és annak megfizethetősége javítására.
  • Legyen jogosult az Egyesült Államokban bármely munkáltatónál dolgozni.
  • Teljesítse a munkavállalási vízumstátuszhoz kapcsolódó szponzorációs követelményeket.

Juttatások

  • Részvényjuttatás.
  • Egészségügyi, fogászati és látásbiztosítás.
  • Egészségügyi megtakarítási számla és rugalmas kiadási számla lehetősége.
  • 401(k) nyugdíjprogram.
  • Otthoni munkavégzési támogatás.
  • Terápiás költségtérítés.
  • A jogosult munkavállalóknak 16 hét szülői szabadság.
  • Éves Carrot Fertility költségtérítés és tagság.
  • Évente 13 fizetett ünnepnap.
  • Ünnepi szünet december 25. és 31. közötti héten.
  • Rugalmas fizetett szabadság.
  • Munkavállalói Támogató Program.
  • Képzés és szakmai fejlődés.
  • Egészségügyi és jólléti juttatások.
  • Nyugdíj-megtakarítási program.
  • Részvényrészesedés érdemi tulajdoni lehetőséggel.

Kapcsolódó állások

BDR Solutions LLC

Vezető adatkormányzási menedzser, Vasúti Biztonsági Információs Rendszer

BDR Solutions LLC
51 – 200 Alkalmazottak
EgészségügyTanácsadásVédelem

Irányítsa a BDR Solutions vasúti biztonsági információs rendszerének adatkezelését, amely szövetségi kormányzati ügyfeleket szolgál ki. Kezelje a referenciaadatokat, a metaadatokat, a kockázati számításokat és a projektmenedzsment helyettesítését.

Megnyitás
OpenAI

Vezető gépi tanulási adattudós, fogyasztói előrejelzés

OpenAI

Fejlesszen és működtessen olyan előrejelző rendszereket, amelyek segítik az OpenAI-t a felhasználói növekedés, a bevétel, a számítási kapacitás iránti igény, az ügyfélérték és a nyereségesség tervezésében. A szerepkör összekapcsolja a gépi tanulási kutatást a termék-, pénzügyi, infrastruktúra- és üzleti döntésekkel.

Megnyitás
Capital One

Adattudós vezető – Alternatívadat-stratégia

Capital One

Vezesse a Capital One adatkutatási munkáját, amely az alternatív adatok felhasználását értékeli az amerikai kártyás hiteldöntésekhez. Fejlesszen gépi tanulási modelleket, adatjellemzőket és méretezhető megfigyelőrendszereket.

Megnyitás
OpenAI

Termékadattudós, fiatalok és tanulás

OpenAI

Irányítsa az OpenAI fiataloknak, családoknak és tanuláshoz kínált élményeinek termékstratégiáját és kísérleteit. Mérje a használatot, a megtartást és a tanulási eredményeket a tartós felhasználói érték megértéséhez.

Megnyitás
Grubhub

Szenior vezető adattudós, Piactér

Grubhub

Határozza meg a Wonder piacterének adattudományi és gépi tanulási irányát. Irányítsa az oksági következtetést, a kísérletezést, az éles rendszereket és a csapatokon átívelő műszaki munkát.

Megnyitás
Wonder

Vezető vezető adattudós, piactér ML és kísérletezés

Wonder

Irányítsa a piactéri gépi tanulást, az oksági következtetést és a kísérletezést a Wondernél, és alakítson olyan éles rendszereket, amelyek javítják az ügyfélélményt, a teljesítést, az árazást és az üzleti döntéseket.

Megnyitás