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Quest Analytics, LLC
Quest Analytics, LLC
51 – 200 Funcionários
ConsultoriaCuidados de saúdeLogística

A Quest Analytics, LLC desenvolve software e serviços de gestão de redes para redes de prestadores de serviços de saúde. Suas soluções baseadas em nuvem, Quest Enterprise Services e Quest Analytics Suite, ajudam sistemas de saúde, órgãos reguladores e operadoras a gerenciar dados de prestadores, avaliar o desempenho das redes, apoiar a conformidade e analisar a adequação das redes.

Fundada em 1993, a empresa combina experiência em análise de dados de saúde e consultoria para melhorar a precisão, a eficiência e a acessibilidade das informações sobre redes de prestadores em todo os Estados Unidos. Seu trabalho apoia organizações que buscam ampliar o acesso à assistência médica e manter redes de prestadores confiáveis e de alta qualidade.

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Vagas da empresa

Cientista de Dados Sênior em Saúde (Híbrido, Estados Unidos)

Desenvolva soluções de machine learning e IA prontas para produção para produtos de redes de prestadores de saúde. Melhore a qualidade dos dados de prestadores, a análise e a inteligência de rede por meio de modelagem avançada e sistemas de dados escaláveis.

USEstados UnidosALAlabamaAZArizonaCOColoradoCTConnecticutFLFlóridaIDIdahoILIllinoisIAIowaKSKansasKYKentuckyLALuisianaMEMaineMDMarylandMAMassachusettsMIMichiganMNMinnesotaMSMississippiMOMissouriMTMontanaNENebraskaNVNevadaNHNova HampshireNMNovo MéxicoNCCarolina do NorteNDDakota do NorteOHOhioOKOklahomaOROregonSCCarolina do SulSDDakota do SulTNTennesseeTXTexasUTUtahVTVermontVAVirgíniaWVVirgínia OcidentalWIWisconsinWYWyomingHíbridoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsCientista de dados
NumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Descrição

  • Desenvolver, otimizar e escalar modelos de machine learning e análises avançadas para a qualidade dos dados de prestadores e a inteligência de rede
  • Usar modelagem estatística, análise preditiva e machine learning para resolver desafios de negócio
  • Investigar problemas relacionados à saúde e aos dados de prestadores, desenvolver hipóteses e definir abordagens analíticas
  • Criar algoritmos originais para problemas analíticos complexos
  • Avaliar e melhorar a precisão, o desempenho, a escalabilidade, a confiabilidade e o valor de negócio dos modelos
  • Processar e analisar grandes conjuntos de dados com Python, SQL, Databricks, Spark e tecnologias de computação distribuída
  • Desenvolver e manter fluxos de trabalho automatizados para detecção de anomalias, validação de dados, engenharia de atributos e monitoramento contínuo de modelos
  • Definir abordagens de engenharia de atributos e avaliar a eficácia dos modelos
  • Avaliar e integrar fontes de dados, ferramentas e fornecedores externos
  • Trabalhar com Engenharia para implementar modelos e criar soluções de software escaláveis
  • Usar ferramentas de LLM, como Claude, enquanto investiga aplicações de IA generativa, PLN e agentes de IA
  • Criar métricas para o desempenho dos modelos, a qualidade dos dados e os resultados de negócio
  • Transformar resultados analíticos complexos em recomendações práticas
  • Compartilhar descobertas e recomendações com a liderança e públicos mais amplos da empresa
  • Colaborar com as equipes de Produto e de negócio em funcionalidades, métricas e soluções orientadas por dados
  • Orientar cientistas de dados e analistas enquanto promove padrões técnicos, governança de dados e práticas de MLOps
  • Contribuir para programas multifuncionais e discussões analíticas com clientes

Requisitos

  • Pelo menos sete anos de experiência em ciência de dados, machine learning ou análises avançadas, de preferência em uma organização SaaS
  • Mestrado em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Matemática ou área relacionada, ou experiência relevante equivalente
  • Capacidade comprovada de desenvolver e implementar modelos de machine learning em produção
  • Proficiência avançada em Python, incluindo pandas, NumPy e scikit-learn
  • Experiência sólida com Databricks, Spark ou plataformas semelhantes de computação distribuída
  • Proficiência avançada em SQL
  • Experiência com TensorFlow, PyTorch ou frameworks comparáveis de machine learning
  • Conhecimento sólido de classificação, regressão, clusterização, PLN e detecção de anomalias
  • Experiência em estatística aplicada, abrangendo testes de hipóteses, análise de regressão e probabilidade
  • Experiência com conjuntos de dados grandes, desorganizados e complexos
  • Conhecimento prático de práticas de MLOps, incluindo implantação, monitoramento, validação e gestão do ciclo de vida de modelos
  • Experiência aplicando LLMs e ferramentas com assistência de IA a fluxos de trabalho de ciência de dados
  • Capacidade de lidar de forma independente com problemas ambíguos e estabelecer um curso de ação eficaz
  • Capacidade de comunicar resultados técnicos complexos em termos de valor de negócio claro
  • Sólidas habilidades de colaboração multifuncional com partes interessadas de Produto, Engenharia, Dados e negócio
  • Experiência liderando iniciativas técnicas e orientando colegas
  • Autorização legal para trabalhar nos Estados Unidos
  • No momento, não há patrocínio de visto disponível
  • As localidades de trabalho preferenciais ficam em um dos estados listados dos Estados Unidos

Benefícios

  • Opção de trabalhar remotamente, em modelo híbrido ou no escritório
  • Planos médicos, odontológicos e oftalmológicos para funcionários com baixo custo para o funcionário
  • Contrapartida da empresa no 401(k)
  • Programas de bem-estar
  • Remuneração competitiva e bônus de participação no sucesso
  • Férias, licença médica e feriados remunerados flexíveis
  • Cultura de trabalho empreendedora
  • Reconhecimento e recompensas pelas contribuições
  • Entrevistas virtuais com as câmeras ligadas
  • Igualdade de oportunidades de emprego e adaptações para pessoas com deficiência

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