資深醫療保健資料科學家（混合辦公，美國）
為醫療保健提供商網路產品開發生產級機器學習與人工智慧解決方案。 透過先進建模與可擴充資料系統，提升提供商資料品質、分析能力與網路智慧。
說明
- 建構、最佳化並擴展用於提升提供商資料品質與網路智慧的機器學習模型及進階分析
- 運用統計建模、預測分析與機器學習解決業務挑戰
- 調查醫療保健與提供商資料問題，提出假設並確定分析方法
- 為複雜分析問題建立原創演算法
- 評估並提升模型的準確性、效能、可擴充性、可靠性與業務價值
- 使用 Python、SQL、Databricks、Spark 與分散式運算技術處理及分析大型資料集
- 建構並維護用於異常偵測、資料驗證、特徵工程與持續模型監控的自動化工作流程
- 定義特徵工程方法並評估模型成效
- 評估並整合外部資料來源、工具與供應商
- 與工程團隊合作部署模型並建立可擴充的軟體解決方案
- 在探索生成式人工智慧、自然語言處理與人工智慧代理應用時，使用 Claude 等大型語言模型工具
- 建立模型效能、資料品質與業務成果的衡量指標
- 將複雜的分析結果轉化為實際可行的建議
- 向領導階層及公司更廣泛的受眾分享發現與建議
- 與產品及業務團隊合作，推動功能、指標與資料驅動的解決方案
- 指導資料科學家與分析師，同時提升技術標準、資料治理與 MLOps 實務
- 參與跨職能計畫以及與客戶進行的分析討論
職位要求
- 至少七年資料科學、機器學習或進階分析經驗，最好曾在 SaaS 組織中工作
- 擁有資料科學、電腦科學、統計學、數學或相關領域的碩士學位，或具備同等相關經驗
- 具備在正式環境中建構與部署機器學習模型的實務能力
- 精通 Python，包括 pandas、NumPy 與 scikit-learn
- 具備 Databricks、Spark 或類似分散式運算平台的豐富經驗
- 精通 SQL
- 具備 TensorFlow、PyTorch 或同類機器學習框架經驗
- 深入了解分類、迴歸、分群、自然語言處理與異常偵測
- 具備應用統計學專業知識，涵蓋假設檢定、迴歸分析與機率
- 具備處理大型、雜亂且複雜資料集的經驗
- 了解 MLOps 實務，包括部署、監控、驗證與模型生命週期管理
- 具備將大型語言模型與人工智慧輔助工具應用於資料科學工作流程的經驗
- 能夠獨立處理模糊問題並制定有效行動方案
- 能夠以清晰的業務價值表達複雜的技術成果
- 具備跨產品、工程、資料與業務利害關係人進行協作的能力
- 具備領導技術計畫與指導同事的經驗
- 取得在美國工作的合法授權
- 目前無法提供簽證贊助
- 首選工作地點位於所列美國州份之一
福利待遇
- 可選擇遠端、混合辦公或辦公室辦公安排
- 員工醫療、牙科與視力保險計畫，員工負擔的費用較低
- 401(k) 雇主配對
- 健康計畫
- 具競爭力的薪酬與成功分享獎金
- 彈性的休假、病假與帶薪假日
- 創業型工作文化
- 針對貢獻提供肯定與獎勵
- 啟用攝影機進行視訊面試
- 平等就業機會與身心障礙便利措施
