シニア臨床ビジネスインテリジェンスアナリスト（Epic）
Margie and Bill Klesse College of Engineering and Integrated Design at UTSA
シニア BI アナリストとして、Epic のデータウェアハウス、臨床分析、Tableau レポートを推進します。 UT Health San Antonio の医療・研究チームがデータを実行可能な知見に変えることを支援します。
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Evolentは、医療保険プランを運営する組織や医療提供者が、治療の連携や、腫瘍科、循環器科、筋骨格系医療、プライマリケアなどの専門領域における費用管理を行えるよう支援するヘルスケア企業です。同社のマネジメントソリューションは、治療成果の向上を目指すケアパスを支え、臨床上の指針を患者のニーズにつなげます。医療とソフトウェアを活用したサービスの両分野で事業を展開し、ソリューションの構築と提供に取り組むチームが活動しています。
シニアBIエンジニア（米国内リモート）
EvolentでPower BI、Azure、AIを活用したデータソリューションを構築します。統制された分析、データプラットフォーム、ビジネスインテリジェンスを通じて、同社の医療への取り組みを支援します。
仕事内容
- SSRSレポート、Power BIダッシュボード、Excelピボットテーブルなどのレポートおよび可視化ツールを作成する。
- Evolent Health向けのデータ取得・管理機能を構築する。
- ビジネスインテリジェンス資産を組織の優先事項に沿わせる。
- ビジネス分析を活用し、意思決定、効率性、パフォーマンスを高める。
- 中核となるビジネスインテリジェンスプラットフォームを改善・維持する。
- 高度なSQLとExcelを用いて複雑なデータを分析し、顧客のニーズ、臨時の依頼、事業継続、分析業務に対応する。
- 技術職ではない業務ユーザーから、レポートやBIソリューションの要件を収集する。
- 既存のビジネスインテリジェンスアプリケーションとレポートを保守する。
- 成果を発表し、知識共有の場に参加する。
- 要件分析、データパイプラインとコードの開発、テスト、デバッグ、ドキュメント作成、運用監視の各工程でAI支援エンジニアリングを活用する。
- AIを使ってソリューションの設計とアーキテクチャを改善し、レビュー用の設計資料を作成する。
- AI生成物の正確性、安全性、保守性、コンプライアンス、業務適合性を確認する。
- 機械学習、分析、生成AI向けのデータプラットフォームと統制されたデータセットを構築・支援する。
- 再利用可能なプロンプト、スキル、エージェント、エンジニアリング手順書、AI支援開発の実践方法を作成する。
- AIの利用にあたり、知的財産、セキュリティ、プライバシー、PHIの取り扱い、責任あるAIに関するポリシーに従う。
応募要件
- コンピューターサイエンス、ソフトウェアエンジニアリングまたは関連分野の学士号、もしくは同等の実務経験。
- ビジネスインテリジェンスまたはデータウェアハウス分野で5年以上の経験があり、BIソリューションの開発とデータ分析を行った経験。
- レポート、ダッシュボード、DAX、Power Queryを含むPower BIの高いスキル。
- Lakehouse、Dataflows Gen2、Direct Lake、Power Automateを含むMicrosoft Fabricの使用経験。
- Azure Data Factory、Azure Synapse、Azure Data LakeなどのAzureデータサービスの経験。
- SSRSおよびSSISの実務経験。
- データ操作とパフォーマンスチューニングを含む高度なSQLスキル。
- ETL/ELTパイプラインの構築経験。
- リレーショナルデータソースとクラウドデータソースを扱う能力。
- GitHub Copilot、Cursor、Claude CodeなどのAI支援開発プラットフォームを本番環境で使用した経験。
- 優れたプロンプトエンジニアリングスキル。
- AI支援テストおよびAIを活用したデリバリー手法の経験。
- 機械学習データパイプライン、ベクトル検索、文書処理パイプライン、またはAI向けデータ準備の経験。
- AI活用ソリューションにおけるデータガバナンス、リネージ、品質、可観測性に関する実務知識。
- 自宅のインターネット接続速度が10 Mbpsを超えること。
- 採用前に、政府発行の顔写真付き身分証明書を提出し、包括的な身元調査と対面でのI-9確認を完了する必要があり、薬物検査の対象となる場合がある。
- 歓迎条件：医療分野での経験があり、承認、請求、加入資格、患者の臨床データに関する知識があること。
- 歓迎条件：Python、Spark、またはDatabricksの経験。
- 歓迎条件：DevOps、Git、デプロイ自動化、CI/CDに関する知識。
- 歓迎条件：データガバナンス、セキュリティモデル、コンプライアンスに関する知識。
- 歓迎条件：Power BIのセマンティックモデリングおよび／またはAnalysis Servicesのテーブルモデルの経験。
- 歓迎条件：Microsoft FabricまたはAzureにおけるAIおよび機械学習の統合経験。
福利厚生
- 仕事と生活のバランス。
- 柔軟な勤務形態。
- 自律的に業務を進められる環境。
- 対象となる従業員には健康保険を提供。
- 対象となる従業員には充実した福利厚生を提供。
