研究数据科学家，数据质量——威斯康星大学麦迪逊分校
负责威斯康星大学麦迪逊分校 Wisconsin Health Data Hub 的数据质量工程与分析。提升临床和生物医学数据集的质量，为研究、分析和人工智能应用提供支持。
描述
- 建设并运营 Wisconsin Health Data Hub 的数据质量能力
- 为临床、生物医学和研究数据集创建并维护可扩展的质量框架
- 对数据进行画像和探索性分析，发现异常、缺失值、不一致以及其他质量问题
- 定义统计与计算方法、规则、阈值、指标和验证标准
- 使用数据科学和机器学习方法进行异常检测和持续质量监控
- 开发自动化验证与质量控制工作流、可复用组件、脚本、服务和 API
- 将质量检查和监控嵌入云端数据管道与分析环境
- 与工程师、数据科学家、信息学专家、架构师、安全专家、研究人员及其他利益相关者合作
- 推进数据标准化、规范化、协调化、互操作性、溯源、元数据和文档建设
- 评估数据集用于分析、建模、人工智能和研究的准备程度及限制
- 制定数据质量治理政策、标准、定义、流程和责任模型
- 向技术和非技术受众清晰展示研究结果与建议
- 产出可复现的工作流、报告、仪表板和数据质量工具
- 支持技术转移，并推动其在学术、医疗保健和产业研究环境中的长期采用
任职要求
- 至少 3 至 5 年数据科学、研究数据管理、数据质量、数据分析或相关技术领域的专业工作经验
- 具备 Python、R 和 SQL 的高级编程经验
- 具备创建和应用数据质量流程的实践经验，包括数据画像、验证、清洗、标准化、异常检测和监控
- 具备处理大型数据集以及跨多个结构化和/或非结构化数据源的数据处理管道的经验
- 能够自动化数据质量规则、指标、验证框架和监控工作流
- 具备出色的分析判断力和问题解决能力
- 能够向技术和非技术利益相关者解释复杂的数据质量发现
- 目前居住在威斯康星州，或愿意在合理期限内搬迁
- 持续获准在美国工作，且无需雇主提供签证担保；无法提供大学担保、TN 签证或 J-1 豁免
- 申请必须包括求职信和简历
- 数据科学、计算机科学、统计学、生物统计学、生物医学信息学、信息系统或相关技术领域的博士学位或其他终端学位优先
- 具备临床、医疗保健或研究数据、医疗保健数据模型与标准、云平台、Azure Synapse、Microsoft Fabric 或 ADF、电子健康记录数据以及可复现数据科学工作流背景者优先
福利待遇
- 充足的年假、节假日假期和病假额度
- 具有竞争力的保险保障和储蓄账户选项
- 退休福利