Humana

Mfadhili wa visa ya H1B Bima Bima ya afya Huduma za afya

Humana ni kampuni ya huduma za afya na bima ya afya inayolenga kuboresha matokeo ya afya kwa watu binafsi, jamii na mfumo mpana wa huduma za afya. Kazi yake inajumuisha mipango ya Medicare Advantage ya HMO, PPO na PFFS inayohudumia makundi kama wazee na wanajeshi. Humana pia inasisitiza mazingira ya kazi jumuishi yanayojengwa juu ya hisia ya kuwa sehemu ya jamii, kuheshimiana na fursa kwa wafanyakazi kuchangia katika dhamira ya kampuni inayolenga afya.

Kazi za Kampuni

Mtaalamu Mkuu wa Taarifa za Data wa Mbali, Uchanganuzi wa Famasia

Ongoza uundaji wa bidhaa za data zinazodhibitiwa na mifumo ya ETL ya Databricks kwa uchanganuzi wa CenterWell Traditional Pharmacy. Saidiya maarifa yanayotegemewa yanayosaidiwa na AI katika data za afya, fedha, masoko na shughuli.

siku 3 zilizopita

Marekani

$ 117,600 – $ 161,700 / mwaka

Mbali Muda wote Mwandamizi Lugha Inayohitajika: Kiingereza Mwanasayansi wa data

ETL Python SQL Wingu

Maelezo

Jenga na simamia msingi wa data za uchanganuzi wa CenterWell Traditional Pharmacy.
Buni bidhaa za data zilizoratibiwa na mifumo ya ETL/ELT inayoweza kupanuliwa katika Databricks.
Geuza mahitaji ya uchanganuzi na biashara kuwa miundo inayoweza kutumiwa tena katika madai ya famasia, uanachama, shughuli, masoko, fedha na nyanja zinazohusiana.
Dumisha metadata na nyaraka za vyanzo, ufafanuzi wa sehemu, kiwango cha punjepunje cha data, mahusiano, nasaba ya data, ratiba za kusasisha, mantiki ya mabadiliko na matumizi yaliyokusudiwa.
Simamia hesabu za KPI, ufafanuzi wa biashara, kanuni za idadi, mahusiano ya vyanzo na mbinu za uchanganuzi zilizoidhinishwa.
Tengeneza njia za kuunganisha na kuunganisha vyanzo tofauti vya data huku ukihifadhi uadilifu na maana yake.
Unda mazingira yaliyoratibiwa kwa uchanganuzi wa kuaminika unaosaidiwa na AI na wa kujihudumia kwa kutumia Databricks Genie One na zana zinazofanana.
Tathmini majibu ya uchanganuzi yanayosaidiwa na AI kwa usahihi, ukamilifu, uthabiti na uwezo wa kurudiwa.
Tafuta mapengo katika uwezo wa data unaosimamiwa na kubaini suluhisho zinazohusu data, mantiki ya biashara, metadata, ujumuishaji au uchanganuzi.
Unganisha madai ya famasia, uanachama, masoko, mtiririko wa shughuli na matokeo ya kifedha kupitia madaraja ya uchanganuzi.
Weka vidhibiti vya kiotomatiki vya ubora wa data, ulinganishaji, uthibitishaji na ufuatiliaji.
Fanya kazi na wataalamu wa taarifa, wachanganuzi, uhandisi wa data, teknolojia, fedha, masoko, famasia na timu nyingine.
Ongoza kazi za kiufundi kupitia mapendekezo ya usanifu, viwango vya usanifu na nyaraka, mapitio ya wenzao, ushauri na miundo ya uendelezaji inayoweza kutumiwa tena.
Saidia nyaraka za kutoka chanzo hadi lengwa, usimamizi wa mabadiliko, udhibiti wa matoleo, majaribio na upelekaji wa vipengee muhimu vya uchanganuzi.
Tathmini uwezo mpya wa data na AI ili kuboresha kiwango cha uchanganuzi, ufikiaji, usimamizi na usaidizi wa maamuzi.

Mahitaji

Shahada ya kwanza katika sayansi ya kompyuta, uhandisi wa data, uchanganuzi, taarifa, mifumo ya habari, hisabati, takwimu, au fani nyingine ya kiasi au teknolojia inayohusiana, au uzoefu wa kitaaluma unaofaa ulio sawa.
Angalau miaka saba ya uzoefu katika uchanganuzi wa data, taarifa, akili ya biashara, uhandisi wa data, uhandisi wa uchanganuzi au taaluma inayohusiana, ikijumuisha uzoefu wa masomo ya uzamili na baada ya uzamili.
Uzoefu wa kuongoza mipango tata ya data za uchanganuzi, bidhaa za data au majukwaa ya uchanganuzi.
Uzoefu wa vitendo katika mazingira ya kisasa ya data na uchanganuzi yanayotegemea wingu.
Ujuzi thabiti wa SQL.
Uzoefu wa kutengeneza mabadiliko tata ya uchanganuzi na vipengee vya data vinavyoweza kutumiwa tena.
Uzoefu wa kubuni, kuendeleza, kujaribu na kudumisha mifumo ya ETL/ELT.
Uzoefu wa uundaji wa data wa dimensional, relational au analytical.
Uzoefu wa ubora wa data, ulinganishaji, majaribio, metadata, nasaba ya data, nyaraka na usimamizi wa uchanganuzi.
Uzoefu wa kufanya kazi na data za afya, walipaji, madai, famasia au seti nyingine tata za data za afya.
Uelewa wa kiwango cha punjepunje cha data, mahusiano ya vyanzo, kanuni za biashara, ujumlishaji, idadi na kuunganisha vyanzo tofauti.
Uwezo wa kugeuza ufafanuzi wa biashara na mbinu za uchanganuzi kuwa suluhisho za kiufundi zinazoweza kupanuliwa na kurudiwa.
Uwezo wa kutatua masuala tata ya data na kupata chanzo cha msingi katika michakato ya awali na inayofuata.
Mawasiliano mazuri ya maandishi na ya mdomo kwa hadhira za kiufundi na zisizo za kiufundi.
Uwezo wa kutoa uongozi wa kiufundi, kuweka viwango na kuongoza suluhisho za uchanganuzi katika timu mbalimbali.
Nafasi maalum ya kazi isiyo na usumbufu wa mara kwa mara ili kulinda taarifa za PHI/HIPAA za wanachama.
Huduma ya intaneti ya nyumbani yenye kasi ya upakuaji ya angalau Mbps 25 na upakiaji ya Mbps 10.
Inapendekezwa: Shahada ya uzamili katika taaluma inayohusiana.
Inapendekezwa: Uzoefu mkubwa wa vitendo na Databricks pamoja na mfumo ikolojia wake wa data na uchanganuzi.
Inapendekezwa: Uzoefu wa uchanganuzi unaosaidiwa na AI, uchanganuzi wa lugha asilia au mazingira yanayosimamiwa ya uchanganuzi wa kujihudumia.
Inapendekezwa: Uzoefu wa kusanidi au kusaidia Databricks Genie One au uwezo unaofanana.
Inapendekezwa: Uzoefu wa kutumia Python au lugha nyingine ya programu kwa uhandisi wa data, otomatiki, majaribio au uchanganuzi wa hali ya juu.
Inapendekezwa: Uzoefu wa moja kwa moja na data za madai ya famasia au maagizo ya dawa.
Inapendekezwa: Uzoefu katika mazingira ya walipaji, PBM, famasia ya maagizo ya posta, Medicare au huduma za afya zinazohusiana.
Inapendekezwa: Uzoefu wa kuunganisha taarifa za madai ya famasia, uanachama, masoko, shughuli na fedha.
Inapendekezwa: Uzoefu wa kusimamia ufafanuzi wa KPI, tabaka za kisemantiki, vipimo vinavyoweza kutumiwa tena, metadata au mifumo ya kanuni za biashara.
Inapendekezwa: Uzoefu wa katalogi za data za kampuni, nasaba ya data, usimamizi, vidhibiti vya ufikiaji na mahitaji ya faragha ya data za afya.
Inapendekezwa: Uzoefu wa udhibiti wa matoleo, mapitio ya msimbo, majaribio, upelekaji na taratibu za mzunguko wa uendelezaji wa data.

Manufaa

Mpango wa bonasi ya motisha unaotegemea utendaji wa kampuni na/au mtu binafsi.
Bima ya matibabu.
Bima ya meno.
Bima ya macho.
Mpango wa akiba ya kustaafu wa 401(k).
Likizo yenye malipo.
Sikukuu za kampuni.
Likizo binafsi.
Likizo ya uzazi na ulezi yenye malipo.
Likizo ya kumtunza mtegemezi yenye malipo.
Bima ya ulemavu wa muda mfupi.
Bima ya ulemavu wa muda mrefu.
Bima ya maisha.
Huduma ya intaneti ya kazi ya mbali inayotolewa na mfanyakazi.
Safari za hapa na pale kwenda ofisi za Humana kwa mafunzo au mikutano.