Científico de datos sénior

Resumen de posición
Prometheus Federal Services (PFS) es un socio confiable de las agencias de salud federales. Buscamos un científico de datos senior para respaldar los programas del Departamento de Asuntos de Veteranos (VA) a través de análisis avanzados, modelos predictivos, ciencia de datos y soluciones habilitadas para inteligencia artificial. Esta función se centrará en transformar activos de datos complejos de VA en conocimientos prácticos que respalden la toma de decisiones operativas, los resultados de atención médica, las iniciativas de modernización de datos y los informes empresariales.

El científico de datos senior colaborará con las partes interesadas del negocio, ingenieros de datos, analistas y líderes de programas para diseñar, desarrollar y poner en funcionamiento soluciones analíticas avanzadas. El candidato ideal aporta una profunda experiencia en análisis estadístico, aprendizaje automático, conceptos de ingeniería de datos y análisis de atención médica, junto con experiencia trabajando en entornos de datos federales complejos.

Declaración de adaptaciones razonables
Para tener éxito en este trabajo, una persona debe poder realizar satisfactoriamente cada deber esencial. Se pueden hacer adaptaciones razonables para permitir que personas calificadas con discapacidades realicen funciones esenciales.

Deberes y responsabilidades esenciales
Ciencia de datos, análisis avanzado e IA/ML

• Desarrollar e implementar modelos analíticos avanzados para identificar tendencias, patrones, riesgos y oportunidades dentro de conjuntos de datos grandes y complejos.

• Diseñar, construir e implementar modelos de aprendizaje automático para respaldar la toma de decisiones predictivas y prescriptivas.

• Aplicar técnicas estadísticas y metodologías de ciencia de datos para resolver desafíos operativos y comerciales complejos.

• Desarrollar modelos de previsión, clasificación, agrupamiento, detección de anomalías y optimización para respaldar los objetivos del programa.

• Respaldar soluciones analíticas habilitadas por IA que mejoran el conocimiento operativo, la medición del desempeño y la planificación de recursos.

• Evaluar tecnologías emergentes de inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis avanzado para su aplicabilidad en entornos VA.

• Desarrollar marcos de seguimiento y evaluación de modelos para garantizar la precisión, la estabilidad, la explicabilidad y el rendimiento.

Exploración de datos, preparación e ingeniería de funciones

• Realizar análisis de datos exploratorios (EDA) para descubrir patrones, anomalías e impulsores comerciales clave.

• Realizar perfiles de datos y evaluaciones de calidad para identificar problemas que afectan los resultados analíticos.

• Desarrollar estrategias de ingeniería de características para mejorar el rendimiento del modelo y la relevancia comercial.

• Prepare y transforme conjuntos de datos estructurados y semiestructurados para aplicaciones analíticas avanzadas.

• Colaborar con equipos de ingeniería de datos para establecer conjuntos de datos analíticos escalables y canales de datos listos para modelar.

Integración de datos, colaboración en ingeniería y arquitectura

• Asóciese con ingenieros y arquitectos de datos para integrar datos en diversos sistemas VA, bases de datos, API y plataformas empresariales.

• Apoyar el diseño y optimización de canales de datos y flujos de trabajo analíticos.

• Contribuir a los esfuerzos de modelado de datos que mejoran la accesibilidad, la escalabilidad y el rendimiento de las soluciones analíticas.

• Ayudar a desarrollar marcos analíticos reutilizables y activos de ciencia de datos en todos los programas.

• Garantizar que las soluciones analíticas se alineen con los requisitos de cumplimiento, seguridad y gobernanza de datos.

Asociación Empresarial, Estrategia y Comunicación

• Traducir las cuestiones empresariales, los objetivos políticos y las necesidades operativas en enfoques analíticos y resultados mensurables.

• Presentar hallazgos analíticos, resultados de modelos y recomendaciones a partes interesadas técnicas y no técnicas.

• Desarrollar informes de nivel ejecutivo, visualizaciones de datos y materiales de apoyo a la toma de decisiones.

• Asociarse con el liderazgo del programa para identificar oportunidades para la transición de informes descriptivos a análisis predictivos y prescriptivos.

• Comunicar los supuestos, limitaciones y riesgos del modelo a las partes interesadas de una manera clara y comprensible.

Gobernanza, documentación y mejora continua

• Desarrollar y mantener documentación para métodos analíticos, modelos, fuentes de datos, suposiciones y procedimientos de validación.

• Respaldar la gobernanza analítica y las mejores prácticas relacionadas con la gestión y reproducibilidad del ciclo de vida del modelo.

• Participar en revisiones por pares y actividades de control de calidad para productos analíticos.

• Evaluar continuamente nuevas metodologías y tecnologías para mejorar las capacidades analíticas y los resultados del programa.

• Orientar a científicos de datos, analistas y miembros del equipo técnico junior.

Calificaciones mínimas

• Licenciatura en Ciencias de Datos, Estadística, Ciencias de la Computación, Matemáticas Aplicadas, Investigación de Operaciones, Ingeniería, Informática de la Salud o un campo relacionado.

• Más de 8 años de experiencia en ciencia de datos, análisis avanzado, aprendizaje automático o funciones técnicas relacionadas.

• Gran dominio de Python para aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático (por ejemplo, pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch o similares).

• Conocimiento avanzado de métodos estadísticos, modelización predictiva y técnicas de aprendizaje automático.

• Fuerte dominio de SQL para extracción, transformación y análisis de datos.

• Experiencia desarrollando y validando modelos de aprendizaje automático, incluyendo clasificación, regresión, agrupamiento, pronóstico y detección de anomalías.

• Experiencia realizando análisis de datos exploratorios y comunicando ideas a audiencias diversas.

• Familiaridad con técnicas de evaluación de modelos, métricas de desempeño y metodologías de validación.

• Experiencia trabajando con conjuntos de datos estructurados y semiestructurados a gran escala.

• Comprensión de conceptos de ingeniería de datos, incluidos procesos ETL/ELT, canalizaciones de datos y plataformas de datos basadas en la nube.

• Fuertes habilidades analíticas, de pensamiento crítico y de resolución de problemas.

• Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita.

• Autorizado para trabajar en los EE.UU. indefinidamente sin patrocinio.

• Capacidad para obtener una autorización de Fideicomiso Público.…

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