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Quest Analytics, LLC
Quest Analytics, LLC
51 – 200 Dipendenti
Assistenza sanitariaConsulenzaLogistica

Quest Analytics, LLC sviluppa software e servizi per la gestione delle reti di professionisti sanitari. Le sue soluzioni basate sul cloud, Quest Enterprise Services e Quest Analytics Suite, aiutano sistemi sanitari, autorità di regolamentazione e pagatori a gestire i dati dei professionisti, valutare le prestazioni delle reti, supportare la conformità e verificare l’adeguatezza delle reti.

Fondata nel 1993, l’azienda combina competenze nell’analisi dei dati sanitari e nella consulenza per migliorare l’accuratezza, l’efficienza e l’accessibilità delle informazioni sulle reti di professionisti sanitari negli Stati Uniti. Il suo lavoro sostiene le organizzazioni che mirano a rafforzare l’accesso all’assistenza sanitaria e a mantenere reti di professionisti affidabili e di alta qualità.

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Offerte dell’azienda

Data Scientist senior nel settore sanitario (ibrido, Stati Uniti)

Sviluppa soluzioni di machine learning e IA pronte per la produzione per i prodotti delle reti di fornitori sanitari. Migliora la qualità dei dati sui fornitori, l’analisi e l’intelligenza della rete attraverso modelli avanzati e sistemi di dati scalabili.

USStati UnitiALAlabamaAZArizonaCOColoradoCTConnecticutFLFloridaIDIdahoILIllinoisIAIowaKSKansasKYKentuckyLALouisianaMEMaineMDMarylandMAMassachusettsMIMichiganMNMinnesotaMSMississippiMOMissouriMTMontanaNENebraskaNVNevadaNHNew HampshireNMNuovo MessicoNCCarolina del NordNDDakota del NordOHOhioOKOklahomaOROregonSCCarolina del SudSDDakota del SudTNTennesseeTXTexasUTUtahVTVermontVAVirginiaWVVirginia OccidentaleWIWisconsinWYWyomingIbridoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseData scientist
NumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Descrizione

  • Sviluppare, ottimizzare e scalare modelli di machine learning e analisi avanzate per la qualità dei dati sui fornitori e l’intelligenza della rete
  • Utilizzare modelli statistici, analisi predittiva e machine learning per affrontare le sfide aziendali
  • Indagare sui problemi relativi all’assistenza sanitaria e ai dati sui fornitori, sviluppare ipotesi e definire approcci analitici
  • Creare algoritmi originali per problemi analitici complessi
  • Valutare e migliorare l’accuratezza, le prestazioni, la scalabilità, l’affidabilità e il valore aziendale dei modelli
  • Elaborare e analizzare grandi insiemi di dati con Python, SQL, Databricks, Spark e tecnologie di calcolo distribuito
  • Creare e mantenere flussi di lavoro automatizzati per il rilevamento delle anomalie, la convalida dei dati, l’ingegneria delle caratteristiche e il monitoraggio continuo dei modelli
  • Definire approcci di ingegneria delle caratteristiche e valutare l’efficacia dei modelli
  • Valutare e integrare fonti di dati, strumenti e fornitori esterni
  • Collaborare con il team di Ingegneria per distribuire i modelli e creare soluzioni software scalabili
  • Utilizzare strumenti LLM come Claude mentre si analizzano applicazioni di IA generativa, NLP e agenti IA
  • Creare metriche per le prestazioni dei modelli, la qualità dei dati e i risultati aziendali
  • Trasformare risultati analitici complessi in raccomandazioni pratiche
  • Condividere risultati e raccomandazioni con la leadership e con un pubblico aziendale più ampio
  • Collaborare con i team di Prodotto e business su funzionalità, metriche e soluzioni basate sui dati
  • Guidare data scientist e analisti facendo al contempo evolvere gli standard tecnici, la governance dei dati e le pratiche MLOps
  • Contribuire a programmi interfunzionali e discussioni analitiche con i clienti

Requisiti

  • Almeno sette anni di esperienza nella data science, nel machine learning o nell’analisi avanzata, preferibilmente in un’organizzazione SaaS
  • Laurea magistrale in Data Science, Informatica, Statistica, Matematica o disciplina correlata, oppure esperienza pertinente equivalente
  • Comprovata capacità di sviluppare e distribuire modelli di machine learning in produzione
  • Padronanza avanzata di Python, inclusi pandas, NumPy e scikit-learn
  • Solida esperienza con Databricks, Spark o piattaforme analoghe di calcolo distribuito
  • Padronanza avanzata di SQL
  • Esperienza con TensorFlow, PyTorch o framework comparabili di machine learning
  • Solida conoscenza di classificazione, regressione, clustering, NLP e rilevamento delle anomalie
  • Competenza in statistica applicata, inclusi test d’ipotesi, analisi di regressione e probabilità
  • Esperienza nella gestione di insiemi di dati grandi, disordinati e complessi
  • Conoscenza operativa delle pratiche MLOps, inclusi distribuzione, monitoraggio, convalida e gestione del ciclo di vita dei modelli
  • Esperienza nell’applicazione di LLM e strumenti assistiti dall’IA ai flussi di lavoro di data science
  • Capacità di affrontare autonomamente problemi ambigui e definire una linea d’azione efficace
  • Capacità di comunicare risultati tecnici complessi in termini di chiaro valore aziendale
  • Solide capacità di collaborazione interfunzionale con gli stakeholder di Prodotto, Ingegneria, Dati e business
  • Esperienza nella guida di iniziative tecniche e nel mentoring dei colleghi
  • Autorizzazione legale a lavorare negli Stati Uniti
  • Al momento non è disponibile sponsorizzazione per il visto
  • Le sedi di lavoro preferite si trovano in uno degli Stati Uniti elencati

Benefit

  • Possibilità di scegliere tra lavoro da remoto, ibrido o in ufficio
  • Piani sanitari, dentistici e oculistici per i dipendenti con costi a loro carico contenuti
  • Contributo aziendale al 401(k)
  • Programmi per il benessere
  • Retribuzione competitiva e bonus legato al successo
  • Ferie, congedi per malattia e festività retribuite flessibili
  • Cultura del lavoro imprenditoriale
  • Riconoscimenti e premi per i contributi
  • Colloqui virtuali con videocamere attive
  • Pari opportunità di lavoro e accomodamenti per le persone con disabilità

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IbridoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseData scientist

Guida un team di data science che sviluppa soluzioni scalabili di apprendimento automatico e analisi avanzate per l’azienda. Gestisce e affianca i data scientist, supervisiona lo sviluppo dei modelli e collabora con i team IT e di prodotto, i dirigenti e altre parti interessate.

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Guida le attività di data science in Capital One per valutare dati alternativi nelle decisioni di credito sulle carte negli Stati Uniti. Sviluppa modelli di machine learning, variabili dei dati e sistemi di monitoraggio scalabili.

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