University of Wisconsin-Madison — государственный исследовательский университет в городе Мэдисон, штат Висконсин, и главный кампус Системы Университета Висконсина. Его академическое и исследовательское сообщество охватывает гуманитарные науки, естественные науки и прикладные дисциплины; ежегодно в исследования инвестируется более 1 миллиарда долларов США. Университет сочетает обучение по программам бакалавриата и магистратуры с работой с местными сообществами, ресурсами кампуса и спортивными программами, следуя идее Висконсина, ориентированной на служение обществу. В его деятельности также особое внимание уделяется многообразию, инклюзивному совершенству и взаимодействию с широким сообществом.
Исследовательский специалист по данным, качество данных — Университет Висконсин—Мэдисон
Руководите разработкой и анализом качества данных для Центра данных о здоровье Висконсина UW—Мэдисон. Повышайте качество клинических и биомедицинских наборов данных для исследований, аналитики и приложений ИИ.
Описание
- Разрабатывать и внедрять возможности обеспечения качества данных для Центра данных о здоровье Висконсина
- Создавать и поддерживать масштабируемые системы контроля качества для клинических, биомедицинских и исследовательских наборов данных
- Профилировать данные и проводить исследовательский анализ для выявления аномалий, пропущенных значений, несоответствий и других проблем качества
- Определять статистические и вычислительные методы, правила, пороговые значения, метрики и стандарты валидации
- Использовать методы анализа данных и машинного обучения для обнаружения аномалий и постоянного мониторинга качества
- Разрабатывать автоматизированные процессы валидации и контроля качества, повторно используемые компоненты, скрипты, сервисы и API
- Встраивать проверки качества и мониторинг в облачные конвейеры данных и аналитические среды
- Сотрудничать с инженерами, специалистами по данным, информатиками, архитекторами, специалистами по безопасности, исследователями и другими заинтересованными сторонами
- Развивать стандартизацию, нормализацию, гармонизацию, интероперабельность, прослеживаемость, метаданные и документацию данных
- Оценивать готовность наборов данных и ограничения для анализа, моделирования, искусственного интеллекта и исследовательского использования
- Создавать политики, стандарты, определения, процедуры и модели ответственности в области управления качеством данных
- Четко представлять результаты и рекомендации технической и нетехнической аудитории
- Создавать воспроизводимые рабочие процессы, отчеты, панели мониторинга и инструменты контроля качества данных
- Поддерживать передачу технологий и устойчивое внедрение решений в академической, медицинской и отраслевой исследовательской среде
Требования
- Не менее 3–5 лет профессионального опыта в области анализа данных, управления исследовательскими данными, качества данных, аналитики данных или смежной технической дисциплины
- Продвинутый опыт программирования на Python, R и SQL
- Практический опыт создания и применения процессов обеспечения качества данных, включая профилирование, валидацию, очистку, стандартизацию, обнаружение аномалий и мониторинг
- Опыт работы с большими наборами данных и конвейерами обработки, объединяющими несколько структурированных и/или неструктурированных источников
- Умение автоматизировать правила качества данных, метрики, системы валидации и процессы мониторинга
- Сильное аналитическое мышление и навыки решения проблем
- Умение объяснять сложные результаты оценки качества данных техническим и нетехническим заинтересованным сторонам
- Проживание в Висконсине на данный момент или готовность переехать в разумные сроки
- Действующее разрешение на работу в США без спонсорства со стороны работодателя; университет не предоставляет спонсорство, визы TN или отказы от требований для J-1
- Заявка должна включать сопроводительное письмо и резюме
- Предпочтительна степень PhD или другая высшая академическая степень в области анализа данных, информатики, статистики, биостатистики, биомедицинской информатики, информационных систем или смежной технической области
- Предпочтителен опыт работы с клиническими, медицинскими или исследовательскими данными; моделями и стандартами медицинских данных; облачными платформами; Azure Synapse, Microsoft Fabric или ADF; данными ЭМК; воспроизводимыми рабочими процессами анализа данных
Преимущества
- Значительные возможности для отпуска, праздничных и больничных дней
- Конкурентоспособное страховое покрытие и варианты сберегательных счетов
- Пенсионные льготы