数据科学家

数据科学家将负责利用数据提供可操作的见解，推动决策制定，并优化医疗和业务成果。该角色将利用其在数据科学方面的强大背景、对医疗健康的热情以及在跨职能环境中与产品负责人、数据工程师和业务利益相关者合作的能力。职责包括参与所有项目阶段，从概念、需求、开发、测试和生产支持。设计、开发和部署机器学习算法和人工智能解决方案以提高洞察力、工作流程、预测诊断、结果和运营效率。与多样化的医疗数据源合作，包括电子健康记录（EHR）、索赔数据、临床试验数据和传感器数据，确保数据干净、准确且准备好分析。与医疗专业人员、产品团队、工程师和业务利益相关者紧密合作，以定义分析目标，沟通见解，并实施数据驱动的解决方案。创建清晰、可操作的报告和仪表板，向非技术利益相关者（如医生、高管和医疗行政人员）沟通复杂的数据发现。保持数据分析和机器学习模型的客户信息完整性和符合HIPAA、数据隐私法规和安全最佳实践。教育和经验：硕士或博士学位，数据科学、计算机科学、统计学、流行病学、生物医学工程或相关领域。3年以上数据科学经验，专注于医疗健康或生命科学（或等效的学术/研究经验）。熟悉机器学习算法、统计建模和数据分析工具。熟悉医疗数据源和格式，包括EHR/EMR系统、索赔数据、HEDIS数据、基于调查的数据和处方药物事件数据。技术技能：精通Python、R或SQL编程语言。在JupyterHub环境中工作和使用数据操纵库（如Pandas、NumPy）、机器学习框架（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）和统计分析工具。熟悉数据可视化工具如Tableau、Power BI或自定义仪表板。熟悉云计算平台（AWS、Google Cloud、Azure）是加分项。分析与解决问题技能：能够与设计实验和开发复杂模型解决医疗相关挑战。经验/接触大数据技术如Hadoop、Spark、Docker和Airflow优先。沟通技能：能够清晰、简洁地向技术与非技术受众呈现复杂数据和技术发现。医疗健康知识：对医疗系统、临床工作流程和医疗行业法规（HIPAA、HITRUST等）有深入理解是加分项。

硕士或博士学位，数据科学、计算机科学、统计学、流行病学、生物医学工程或相关领域。3年以上数据科学经验，专注于医疗健康或生命科学（或等效的学术/研究经验）。熟悉机器学习算法、统计建模和数据分析工具。熟悉医疗数据源和格式，包括EHR/EMR系统、索赔数据、HEDIS数据、基于调查的数据和处方药物事件数据。技术技能：精通Python、R或SQL编程语言。在JupyterHub环境中工作和使用数据操纵库（如Pandas、NumPy）、机器学习框架（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）和统计分析工具。熟悉数据可视化工具如Tableau、Power BI或自定义仪表板。熟悉云计算平台（AWS、Google Cloud、Azure）是加分项。分析与解决问题技能：能够与设计实验和开发复杂模型解决医疗相关挑战。经验/接触大数据技术如Hadoop、Spark、Docker和Airflow优先。沟通技能：能够清晰、简洁地向技术与非技术受众呈现复杂数据和技术发现。医疗健康知识：对医疗系统、临床工作流程和医疗行业法规（HIPAA、HITRUST等）有深入理解是加分项。

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