University of Wisconsin-Madison
University of Wisconsin-Madison
University of Wisconsin-Madison là một trường đại học nghiên cứu công lập tại Madison, Wisconsin và là cơ sở trọng điểm của Hệ thống Đại học Wisconsin. Cộng đồng học thuật và nghiên cứu của trường trải rộng across các ngành nhân văn, khoa học và các lĩnh vực ứng dụng, với hơn 1 tỷ đô la Mỹ được đầu tư hằng năm cho hoạt động nghiên cứu. Trường kết hợp đào tạo bậc đại học và sau đại học với hoạt động phục vụ cộng đồng, các nguồn lực trong khuôn viên và thể thao, dưới sự định hướng của Tinh thần Wisconsin, tập trung vào đóng góp cho xã hội. Hoạt động của trường cũng chú trọng đến sự đa dạng, thành tựu toàn diện trong môi trường hòa nhập và sự gắn kết với cộng đồng rộng lớn hơn.

Nhà khoa học dữ liệu nghiên cứu, Chất lượng dữ liệu — Đại học Wisconsin–Madison

Dẫn dắt hoạt động kỹ thuật và phân tích chất lượng dữ liệu cho Wisconsin Health Data Hub của UW–Madison. Nâng cao chất lượng các bộ dữ liệu lâm sàng và y sinh phục vụ nghiên cứu, phân tích và các ứng dụng AI.

Mô tả

  • Xây dựng và vận hành các năng lực đảm bảo chất lượng dữ liệu cho Wisconsin Health Data Hub
  • Tạo lập và duy trì các khung chất lượng có khả năng mở rộng cho các bộ dữ liệu lâm sàng, y sinh và nghiên cứu
  • Lập hồ sơ dữ liệu và thực hiện các phân tích thăm dò để phát hiện điểm bất thường, giá trị thiếu, sự không nhất quán và các vấn đề chất lượng khác
  • Xác định các phương pháp thống kê và tính toán, quy tắc, ngưỡng, chỉ số và tiêu chuẩn xác thực
  • Sử dụng các phương pháp khoa học dữ liệu và học máy để phát hiện điểm bất thường và giám sát chất lượng liên tục
  • Phát triển quy trình xác thực và kiểm soát chất lượng tự động, các thành phần, tập lệnh, dịch vụ và API có thể tái sử dụng
  • Tích hợp các bước kiểm tra và giám sát chất lượng vào đường ống dữ liệu đám mây và môi trường phân tích
  • Phối hợp với kỹ sư, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia tin học, kiến trúc sư, chuyên gia bảo mật, nhà nghiên cứu và các bên liên quan khác
  • Thúc đẩy việc chuẩn hóa, chuẩn tắc hóa, hài hòa hóa dữ liệu, khả năng tương tác, nguồn gốc dữ liệu, siêu dữ liệu và tài liệu hóa
  • Đánh giá mức độ sẵn sàng và các hạn chế của bộ dữ liệu cho phân tích, mô hình hóa, trí tuệ nhân tạo và nghiên cứu
  • Xây dựng chính sách, tiêu chuẩn, định nghĩa, quy trình quản trị chất lượng dữ liệu và mô hình trách nhiệm giải trình
  • Trình bày rõ ràng các phát hiện và khuyến nghị cho cả đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật
  • Tạo các quy trình có thể tái lập, báo cáo, bảng điều khiển và công cụ chất lượng dữ liệu
  • Hỗ trợ chuyển giao công nghệ và áp dụng bền vững trong môi trường nghiên cứu học thuật, y tế và công nghiệp

Yêu cầu

  • Có ít nhất 3–5 năm kinh nghiệm chuyên môn trong khoa học dữ liệu, quản lý dữ liệu nghiên cứu, chất lượng dữ liệu, phân tích dữ liệu hoặc lĩnh vực kỹ thuật liên quan
  • Có kinh nghiệm lập trình nâng cao với Python, R và SQL
  • Có kinh nghiệm thực tiễn trong việc xây dựng và áp dụng các quy trình chất lượng dữ liệu như lập hồ sơ, xác thực, làm sạch, chuẩn hóa, phát hiện điểm bất thường và giám sát
  • Có kinh nghiệm xử lý các bộ dữ liệu lớn và đường ống xử lý trải rộng trên nhiều nguồn dữ liệu có cấu trúc và/hoặc phi cấu trúc
  • Có khả năng tự động hóa các quy tắc chất lượng dữ liệu, chỉ số, khung xác thực và quy trình giám sát
  • Có năng lực phán đoán phân tích và giải quyết vấn đề tốt
  • Có khả năng giải thích các phát hiện phức tạp về chất lượng dữ liệu cho các bên liên quan kỹ thuật và phi kỹ thuật
  • Đang cư trú tại Wisconsin hoặc sẵn sàng chuyển nơi ở trong một khoảng thời gian hợp lý
  • Có quyền làm việc liên tục tại Hoa Kỳ mà không cần người sử dụng lao động bảo lãnh; trường đại học không hỗ trợ bảo lãnh, thị thực TN hoặc miễn trừ J-1
  • Hồ sơ ứng tuyển phải bao gồm thư xin việc và sơ yếu lý lịch
  • Ưu tiên ứng viên có bằng Tiến sĩ hoặc bằng cấp cuối cùng tương đương trong Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính, Thống kê, Sinh thống kê, Tin học y sinh, Hệ thống thông tin hoặc lĩnh vực kỹ thuật liên quan
  • Nền tảng ưu tiên gồm dữ liệu lâm sàng, y tế hoặc nghiên cứu; mô hình và tiêu chuẩn dữ liệu y tế; nền tảng đám mây; Azure Synapse, Microsoft Fabric hoặc ADF; dữ liệu EHR; và quy trình khoa học dữ liệu có thể tái lập

Phúc lợi

  • Chế độ nghỉ phép, nghỉ lễ và nghỉ ốm đáng kể
  • Bảo hiểm cạnh tranh và các lựa chọn tài khoản tiết kiệm
  • Chế độ hưu trí