CareSource je zdravstvena zavarovalnica, ki svojim članom nudi storitve prek načrtov Medicaid, Marketplace in Medicare Advantage. Njeno kritje in podporne storitve so namenjeni skupinam, med katerimi so odrasli in družine z nizkimi dohodki, otroci, nosečnice, starejši odrasli in osebe z invalidnostmi. CareSource zagotavlja tudi vire podpore na področju zobozdravstva, vida, sluha, lekarniških storitev in podpore, povezane s COVID-19, ter spletna in mobilna orodja, ki članom pomagajo upravljati zdravstveno varstvo.
Podatkovni znanstvenik I pri CareSource – delo na daljavo v Združenih državah Amerike
Podpora pobudam na področju napovednega modeliranja, strojnega učenja in umetne inteligence za zdravstvene dejavnosti podjetja CareSource. Analiziranje strukturiranih in nestrukturiranih podatkov, preverjanje kliničnih izidov ter pomoč pri uvajanju modelnih cevovodov za poslovno uporabo.
Opis
- Vzdrževati in komunicirati analitične načrte za pobude na področju podatkovne znanosti
- Pomagati pri pridobivanju in razlagi velikih strukturiranih in nestrukturiranih zbirk podatkov
- Izdelovati algoritme za napovedovanje tveganja, prepoznavanje dejavnikov in odkrivanje anomalij
- Ustvarjati vizualizacije, ki prikazujejo učinkovitost algoritmov
- Pod vodstvom pomagati pri statističnem preverjanju in analizi izidov kliničnih programov in intervencij
- Sodelovati z medfunkcijskimi ekipami pri vključevanju rešitev v obstoječe sisteme
- Predstavljati ugotovitve in ideje ključnim deležnikom
- Pomagati pri pripravi kode za produkcijsko pripravljene celovite modelne cevovode in poslovne rezultate
- Spremljati nastajajoče tehnologije in raziskovati pomemben razvoj
- Opravljati druge povezane naloge po potrebi
Zahteve
- Zahtevana je diploma prve stopnje iz podatkovne znanosti, matematike, statistike, inženirstva, računalništva ali sorodne discipline
- Namesto zahtevane izobrazbe se lahko upoštevajo ustrezne poklicne izkušnje
- Poznavanje SQL in vsaj enega od jezikov Python ali R
- Razumevanje temeljnih statističnih metod, vključno s testiranjem A/B, testiranjem statistične značilnosti in vzorčenjem
- Delovno znanje napovednega modeliranja in algoritmov strojnega učenja
- Delovno znanje metod nenadzorovanega in globokega učenja
- Delovno znanje tehnologij obdelave naravnega jezika
- Delovno znanje metod pridobivanja značilk v NLP, kot so tokenizacija, vektorske vložitve in pretvorbe besedila
- Poznavanje inženirstva značilk in raziskovalne analize podatkov
- Poznavanje optimizacijskih metod in tehnik umetne inteligence
- Sposobnost ocenjevanja velikih količin strukturiranih in nestrukturiranih podatkov
- Dobro poznavanje programov Microsoft Excel, PowerPoint, Word in Access
- Močne sposobnosti kritičnega razmišljanja, ustnega sporazumevanja, predstavljanja in pisnega sporazumevanja
- Sposobnost samostojnega dela in sodelovanja v medfunkcijski ekipi
- Licenca ali certifikat nista zahtevana
Ugodnosti
- Uspešnostni bonus, povezan z rezultati podjetja in posameznika
- Celovita ponudba skupnih ugodnosti
- Viri za podporo splošnemu dobremu počutju zaposlenih