Leitender Datenwissenschaftler

Zusammenfassung der Position
Prometheus Federal Services (PFS) ist ein vertrauenswürdiger Partner der Bundesgesundheitsbehörden. Wir suchen einen Senior Data Scientist, der die Programme des Department of Veterans Affairs (VA) durch fortschrittliche Analysen, prädiktive Modellierung, Datenwissenschaft und KI-gestützte Lösungen unterstützt. Der Schwerpunkt dieser Rolle liegt auf der Umwandlung komplexer VA-Datenbestände in umsetzbare Erkenntnisse, die die betriebliche Entscheidungsfindung, Ergebnisse im Gesundheitswesen, Initiativen zur Datenmodernisierung und Unternehmensberichte unterstützen.

Der Senior Data Scientist wird mit Geschäftsinteressenten, Dateningenieuren, Analysten und Programmleitern zusammenarbeiten, um fortschrittliche Analyselösungen zu entwerfen, zu entwickeln und zu implementieren. Der ideale Kandidat bringt umfassende Fachkenntnisse in den Bereichen statistische Analyse, maschinelles Lernen, Datentechnikkonzepte und Gesundheitsanalytik sowie Erfahrung in der Arbeit in komplexen Bundesdatenumgebungen mit.

Erklärung zu angemessenen Vorkehrungen
Um in diesem Job erfolgreich zu sein, muss eine Person in der Lage sein, jede wesentliche Aufgabe zufriedenstellend zu erfüllen. Es können angemessene Vorkehrungen getroffen werden, um qualifizierten Personen mit Behinderungen die Ausübung wesentlicher Funktionen zu ermöglichen.

Wesentliche Pflichten und Verantwortlichkeiten
Data Science, Advanced Analytics & AI/ML

• Entwickeln und implementieren Sie fortschrittliche Analysemodelle, um Trends, Muster, Risiken und Chancen in großen und komplexen Datensätzen zu identifizieren.

• Entwerfen, erstellen und implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen, um die prädiktive und präskriptive Entscheidungsfindung zu unterstützen.

• Wenden Sie statistische Techniken und datenwissenschaftliche Methoden an, um komplexe geschäftliche und betriebliche Herausforderungen zu lösen.

• Entwickeln Sie Prognose-, Klassifizierungs-, Clustering-, Anomalieerkennungs- und Optimierungsmodelle zur Unterstützung der Programmziele.

• Unterstützen Sie KI-gestützte Analyselösungen, die betriebliche Erkenntnisse, Leistungsmessung und Ressourcenplanung verbessern.

• Evaluieren Sie neue KI-, maschinelles Lernen- und fortschrittliche Analysetechnologien auf ihre Anwendbarkeit in VA-Umgebungen.

• Entwickeln Sie Frameworks zur Modellüberwachung und -bewertung, um Genauigkeit, Stabilität, Erklärbarkeit und Leistung sicherzustellen.

Datenexploration, -vorbereitung und Feature-Engineering

• Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, um Muster, Anomalien und wichtige Geschäftstreiber aufzudecken.

• Führen Sie Datenprofile und Qualitätsbewertungen durch, um Probleme zu identifizieren, die sich auf die Analyseergebnisse auswirken.

• Entwickeln Sie Feature-Engineering-Strategien, um die Modellleistung und Geschäftsrelevanz zu verbessern.

• Bereiten Sie strukturierte und halbstrukturierte Datensätze für erweiterte Analyseanwendungen vor und transformieren Sie sie.

• Arbeiten Sie mit Data-Engineering-Teams zusammen, um skalierbare Analysedatensätze und modellbereite Datenpipelines zu erstellen.

Datenintegration, technische und architektonische Zusammenarbeit

• Arbeiten Sie mit Dateningenieuren und -architekten zusammen, um Daten über verschiedene VA-Systeme, Datenbanken, APIs und Unternehmensplattformen hinweg zu integrieren.

• Unterstützen Sie den Entwurf und die Optimierung von Datenpipelines und analytischen Arbeitsabläufen.

• Tragen Sie zu Datenmodellierungsbemühungen bei, die die Zugänglichkeit, Skalierbarkeit und Leistung analytischer Lösungen verbessern.

• Unterstützung bei der programmübergreifenden Entwicklung wiederverwendbarer Analyse-Frameworks und Data-Science-Ressourcen.

• Stellen Sie sicher, dass analytische Lösungen den Daten-Governance-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen entsprechen.

Geschäftspartnerschaft, Strategie und Kommunikation

• Übersetzen Sie geschäftliche Fragen, politische Ziele und betriebliche Anforderungen in analytische Ansätze und messbare Ergebnisse.

• Präsentieren Sie analytische Ergebnisse, Modellergebnisse und Empfehlungen technischen und nichttechnischen Interessengruppen.

• Entwickeln Sie Briefings auf Führungsebene, Datenvisualisierungen und Materialien zur Entscheidungsunterstützung.

• Arbeiten Sie mit der Programmleitung zusammen, um Möglichkeiten für den Übergang von der deskriptiven Berichterstattung zur prädiktiven und präskriptiven Analyse zu identifizieren.

• Modellannahmen, Einschränkungen und Risiken den Stakeholdern klar und verständlich mitteilen.

Governance, Dokumentation und kontinuierliche Verbesserung

• Entwickeln und pflegen Sie Dokumentationen für Analysemethoden, Modelle, Datenquellen, Annahmen und Validierungsverfahren.

• Unterstützen Sie die analytische Governance und Best Practices im Zusammenhang mit der Verwaltung und Reproduzierbarkeit des Modelllebenszyklus.

• Nehmen Sie an Peer-Reviews und Qualitätssicherungsaktivitäten für Analyseprodukte teil.

• Kontinuierliche Evaluierung neuer Methoden und Technologien zur Verbesserung der Analysefähigkeiten und Programmergebnisse.

• Mentor junger Datenwissenschaftler, Analysten und technischer Teammitglieder.

Mindestqualifikationen

• Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft, Statistik, Informatik, Angewandter Mathematik, Operations Research, Ingenieurwesen, Gesundheitsinformatik oder einem verwandten Bereich.

• Mehr als 8 Jahre Erfahrung in Datenwissenschaft, Advanced Analytics, maschinellem Lernen oder verwandten technischen Rollen.

• Gute Python-Kenntnisse für Datenwissenschafts- und maschinelle Lernanwendungen (z. B. Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch oder ähnliches).

• Fortgeschrittene Kenntnisse statistischer Methoden, prädiktiver Modellierung und Techniken des maschinellen Lernens.

• Starke SQL-Kenntnisse für Datenextraktion, -transformation und -analyse.

• Erfahrung in der Entwicklung und Validierung von Modellen für maschinelles Lernen, einschließlich Klassifizierung, Regression, Clustering, Prognose und Anomalieerkennung.

• Erfahrung in der Durchführung explorativer Datenanalysen und der Vermittlung von Erkenntnissen an unterschiedliche Zielgruppen.

• Vertrautheit mit Modellbewertungstechniken, Leistungsmetriken und Validierungsmethoden.

• Erfahrung im Umgang mit großen strukturierten und halbstrukturierten Datensätzen.

• Verständnis von Data-Engineering-Konzepten, einschließlich ETL/ELT-Prozessen, Datenpipelines und cloudbasierten Datenplattformen.

• Starke Problemlösungsfähigkeiten, kritisches Denken und analytische Fähigkeiten.

• Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.

• Berechtigt, auf unbestimmte Zeit ohne Sponsoring in den USA zu arbeiten.

• Möglichkeit, eine Public Trust-Freigabe zu erhalten.…

Quelle: Himalaya (https://himalayas.app/companies/prometheus-federal-services/jobs/senior-data-scientist)