LogoFresh Jobs Ahead
Quest Analytics, LLC
Quest Analytics, LLC
51 – 200 Pracownicy
DoradztwoLogistykaOpieka zdrowotna

Quest Analytics, LLC opracowuje oprogramowanie i świadczy usługi na potrzeby zarządzania sieciami placówek medycznych. Oparte na chmurze rozwiązania Quest Enterprise Services i Quest Analytics Suite pomagają systemom ochrony zdrowia, organom regulacyjnym i płatnikom zarządzać danymi o świadczeniodawcach, oceniać wydajność sieci, wspierać zgodność z przepisami oraz analizować adekwatność sieci.

Założona w 1993 roku firma łączy wiedzę specjalistyczną z zakresu analityki ochrony zdrowia i doradztwa, aby zwiększać dokładność, efektywność i dostępność informacji o sieciach świadczeniodawców w całych Stanach Zjednoczonych. Jej działalność wspiera organizacje dążące do poprawy dostępu do opieki zdrowotnej oraz utrzymania niezawodnych sieci świadczeniodawców oferujących usługi wysokiej jakości.

LinkedIn
Oferty pracy firmy

Starszy specjalista ds. analizy danych medycznych (praca hybrydowa, Stany Zjednoczone)

Twórz produkcyjne rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego i AI dla produktów sieci dostawców opieki zdrowotnej. Poprawiaj jakość danych o dostawcach, analitykę i inteligencję sieci dzięki zaawansowanym modelom oraz skalowalnym systemom danych.

USStany ZjednoczoneALAlabamaAZArizonaCOKoloradoCTConnecticutFLFlorydaIDIdahoILIllinoisIAIowaKSKansasKYKentuckyLALuizjanaMEMaineMDMarylandMAMassachusettsMIMichiganMNMinnesotaMSMissisipiMOMissouriMTMontanaNENebraskaNVNevadaNHNew HampshireNMNowy MeksykNCKarolina PółnocnaNDDakota PółnocnaOHOhioOKOklahomaOROregonSCKarolina PołudniowaSDDakota PołudniowaTNTennesseeTXTeksasUTUtahVTVermontVAWirginiaWVWirginia ZachodniaWIWisconsinWYWyomingHybrydowoPełny etatSeniorWymagany Język: angielskiData scientist
NumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Opis

  • Tworzyć, optymalizować i skalować modele uczenia maszynowego oraz zaawansowaną analitykę na potrzeby jakości danych o dostawcach i inteligencji sieci
  • Wykorzystywać modelowanie statystyczne, analitykę predykcyjną i uczenie maszynowe do rozwiązywania wyzwań biznesowych
  • Badać problemy związane z opieką zdrowotną i danymi o dostawcach, opracowywać hipotezy oraz definiować podejścia analityczne
  • Tworzyć autorskie algorytmy do złożonych problemów analitycznych
  • Oceniać i poprawiać dokładność, wydajność, skalowalność, niezawodność i wartość biznesową modeli
  • Przetwarzać i analizować duże zbiory danych z użyciem Pythona, SQL, Databricks, Spark i technologii przetwarzania rozproszonego
  • Tworzyć i utrzymywać zautomatyzowane procesy wykrywania anomalii, walidacji danych, inżynierii cech i bieżącego monitorowania modeli
  • Definiować podejścia do inżynierii cech i oceniać skuteczność modeli
  • Oceniać i integrować zewnętrzne źródła danych, narzędzia i dostawców
  • Współpracować z zespołem inżynieryjnym przy wdrażaniu modeli i tworzeniu skalowalnych rozwiązań programistycznych
  • Korzystać z narzędzi LLM, takich jak Claude, podczas badania generatywnej AI, NLP i zastosowań agentów AI
  • Tworzyć miary wydajności modeli, jakości danych i wyników biznesowych
  • Przekładać złożone wyniki analityczne na praktyczne rekomendacje
  • Udostępniać wnioski i rekomendacje kadrze kierowniczej oraz szerszemu gronu odbiorców w firmie
  • Współpracować z zespołami Produktu i biznesowymi nad funkcjami, metrykami i rozwiązaniami opartymi na danych
  • Mentorować specjalistów ds. danych i analityków, rozwijając jednocześnie standardy techniczne, zarządzanie danymi i praktyki MLOps
  • Uczestniczyć w programach międzyfunkcyjnych i dyskusjach analitycznych z klientami

Wymagania

  • Co najmniej siedem lat doświadczenia w dziedzinie data science, uczenia maszynowego lub zaawansowanej analityki, najlepiej w organizacji SaaS
  • Tytuł magistra w dziedzinie data science, informatyki, statystyki, matematyki lub pokrewnej albo równoważne odpowiednie doświadczenie
  • Udokumentowana umiejętność tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym
  • Zaawansowana znajomość Pythona, w tym pandas, NumPy i scikit-learn
  • Duże doświadczenie z Databricks, Spark lub podobnymi platformami przetwarzania rozproszonego
  • Zaawansowana znajomość SQL
  • Doświadczenie z TensorFlow, PyTorch lub porównywalnymi frameworkami uczenia maszynowego
  • Dobra znajomość klasyfikacji, regresji, klasteryzacji, NLP i wykrywania anomalii
  • Praktyczna znajomość statystyki obejmująca testowanie hipotez, analizę regresji i rachunek prawdopodobieństwa
  • Doświadczenie w pracy z dużymi, nieuporządkowanymi i złożonymi zbiorami danych
  • Praktyczna znajomość praktyk MLOps, w tym wdrażania, monitorowania, walidacji i zarządzania cyklem życia modeli
  • Doświadczenie w stosowaniu LLM i narzędzi wspomaganych przez AI w procesach data science
  • Umiejętność samodzielnego poruszania się w niejednoznacznych problemach i ustalania skutecznego sposobu działania
  • Umiejętność komunikowania złożonych wyników technicznych w kategoriach jasnej wartości biznesowej
  • Doskonałe umiejętności współpracy międzyfunkcyjnej z interesariuszami Produktu, Inżynierii, zespołów danych i biznesu
  • Doświadczenie w kierowaniu inicjatywami technicznymi i mentoringu współpracowników
  • Legalne zezwolenie na pracę w Stanach Zjednoczonych
  • Obecnie nie jest dostępne sponsorowanie wiz
  • Preferowane miejsca pracy znajdują się w jednym z wymienionych stanów USA

Benefity

  • Możliwość wyboru pracy zdalnej, hybrydowej lub biurowej
  • Pakiety medyczne, stomatologiczne i okulistyczne dla pracowników przy niskich kosztach po stronie pracownika
  • Dopłaty pracodawcy do planu 401(k)
  • Programy wellbeingowe
  • Konkurencyjne wynagrodzenie i premia za wspólny sukces
  • Elastyczny urlop wypoczynkowy, zwolnienia chorobowe i płatne święta
  • Przedsiębiorcza kultura pracy
  • Uznanie i nagrody za wkład
  • Rozmowy kwalifikacyjne online z włączonymi kamerami
  • Równe szanse zatrudnienia i udogodnienia dla osób z niepełnosprawnościami

Powiązane oferty pracy

Ritchie Bros.

Główny specjalista ds. danych, Chicago (praca hybrydowa)

Ritchie Bros.
1001 – 5000 Pracownicy
Sponsor wizy H1BBudownictwoDoradztwoLogistyka
USStany ZjednoczoneILIllinois
133 690 $ – 167 120 $ / rok
HybrydowoPełny etatSeniorWymagany Język: angielskiData scientist

Kieruj zespołami analityków danych tworzącymi skalowalne rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego i zaawansowanej analityki. Współpracuj z działem IT, kadrą kierowniczą, zespołami produktowymi i innymi interesariuszami przy inicjatywach obejmujących całą organizację.

Otwórz
Ritchie Bros.

Główny specjalista ds. danych

Ritchie Bros.
1001 – 5000 Pracownicy
Sponsor wizy H1BBudownictwoDoradztwoLogistyka
USStany ZjednoczoneILIllinois
133 690 $ – 167 120 $ / rok
HybrydowoPełny etatSeniorWymagany Język: angielskiData scientist

Kieruj zespołem data scientistów tworzącym skalowalne rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego i zaawansowanej analityki dla biznesu. Zarządzaj specjalistami i wspieraj ich rozwój, nadzoruj tworzenie modeli oraz współpracuj z działami IT, produktem, kadrą kierowniczą i innymi interesariuszami.

Otwórz
Capital One

Menedżer ds. data science — strategia danych alternatywnych

Capital One
Sponsor wizy H1BBankowośćFinanseFintech
USStany ZjednoczoneILIllinoisNYNowy JorkVAWirginia
179 400 $ – 245 600 $ / rok
HybrydowoPełny etatPoziom średniSeniorWymagany Język: angielskiData scientist
AWSChmuraOtwarte oprogramowaniePythonSpark

Kieruj pracami z zakresu data science w Capital One, oceniając dane alternatywne na potrzeby decyzji kredytowych dotyczących kart w USA. Twórz modele uczenia maszynowego, cechy danych i skalowalne systemy monitorowania.

Otwórz
BranchLab

Starszy specjalista ds. analityki danych w ochronie zdrowia

BranchLab
11 – 50 Pracownicy
DoradztwoMarketingOpieka zdrowotna
USStany ZjednoczoneCOKolorado
140 000 $ – 195 000 $ / rok
HybrydowoPełny etatSeniorWymagany Język: angielskiData scientist
AWSPySparkPythonSQL

Wykorzystuj dane dotyczące ochrony zdrowia do tworzenia grup odbiorców reklam i rozwijania platformy komercjalizacji BranchLab opartej na AI. Projektuj eksperymenty, oceniaj partnerów danych i pomagaj kształtować możliwości produktu.

Otwórz