CareSource — страхова компанія у сфері охорони здоров’я, яка обслуговує учасників програм Medicaid, Marketplace і Medicare Advantage. Її страхове покриття та служби підтримки розраховані, зокрема, на дорослих і сім’ї з низьким доходом, дітей, вагітних жінок, людей похилого віку та людей з інвалідністю. CareSource також надає ресурси для підтримки стоматологічного, зорового та слухового здоров’я, фармацевтичної допомоги й допомоги у зв’язку з COVID-19, а онлайн-інструменти та мобільні застосунки допомагають учасникам керувати своїм медичним обслуговуванням.
Фахівець із аналізу даних I у CareSource — дистанційна робота у США
Участь в ініціативах CareSource у сфері прогнозного моделювання, машинного навчання та штучного інтелекту для медичних операцій. Аналіз структурованих і неструктурованих даних, перевірка клінічних результатів і допомога в підготовці конвеєрів моделей до використання в бізнесі.
Опис
- Підтримувати та представляти аналітичні плани для ініціатив у сфері аналізу даних
- Допомагати добувати й інтерпретувати великі обсяги структурованих і неструктурованих даних
- Розробляти алгоритми для прогнозування ризиків, виявлення чинників і пошуку аномалій
- Створювати візуалізації, що демонструють ефективність алгоритмів
- Під керівництвом брати участь у статистичній перевірці та аналізі результатів клінічних програм і втручань
- Працювати з міжфункціональними командами над інтеграцією рішень з наявними системами
- Презентувати результати та ідеї ключовим зацікавленим сторонам
- Допомагати готувати код для готових до промислової експлуатації наскрізних конвеєрів моделей і бізнес-результатів
- Відстежувати нові технології та досліджувати відповідні розробки
- Виконувати інші пов’язані обов’язки за призначенням
Вимоги
- Потрібен ступінь бакалавра в галузі аналізу даних, математики, статистики, інженерії, інформатики або суміжної дисципліни
- Відповідний професійний досвід може бути прийнятий замість необхідної освіти
- Знання SQL і щонайменше однієї з мов Python або R
- Розуміння базових статистичних методів, зокрема A/B-тестування, перевірки статистичної значущості та вибірки
- Практичні знання методів прогнозного моделювання та алгоритмів машинного навчання
- Практичні знання методів навчання без учителя та глибокого навчання
- Практичні знання технологій обробки природної мови
- Практичні знання методів вилучення ознак для NLP, зокрема токенізації, ембедингів і перетворень тексту
- Знання методів конструювання ознак і дослідницького аналізу даних
- Знання методів оптимізації та технологій штучного інтелекту
- Здатність оцінювати великі обсяги структурованих і неструктурованих даних
- Впевнене володіння Microsoft Excel, PowerPoint, Word і Access
- Розвинені навички критичного мислення, усної комунікації, презентації та письмової комунікації
- Здатність працювати самостійно та співпрацювати в міжфункціональній команді
- Ліцензія або сертифікат не потрібні
Переваги
- Бонус за результатами роботи, пов’язаний із результатами компанії та працівника
- Комплексна система сукупної винагороди
- Ресурси для підтримки загального добробуту працівників