Starszy analityk danych

Podsumowanie pozycji
Prometheus Federal Services (PFS) jest zaufanym partnerem federalnych agencji zdrowia. Poszukujemy starszego specjalisty ds. danych, który będzie wspierał programy Departamentu Spraw Weteranów (VA) poprzez zaawansowaną analitykę, modelowanie predykcyjne, analizę danych i rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Ta rola będzie skupiać się na przekształcaniu złożonych zasobów danych VA w praktyczne spostrzeżenia, które wspierają podejmowanie decyzji operacyjnych, wyniki opieki zdrowotnej, inicjatywy modernizacji danych i raportowanie przedsiębiorstwa.

Starszy analityk danych będzie współpracował z interesariuszami biznesowymi, inżynierami danych, analitykami i kierownictwem programu w celu projektowania, rozwijania i operacjonalizacji zaawansowanych rozwiązań analitycznych. Idealny kandydat posiada głęboką wiedzę specjalistyczną w zakresie analizy statystycznej, uczenia maszynowego, koncepcji inżynierii danych i analityki opieki zdrowotnej, a także doświadczenie w pracy w złożonych federalnych środowiskach danych.

Oświadczenie o rozsądnym zakwaterowaniu
Aby odnieść sukces w tej pracy, osoba musi być w stanie zadowalająco wykonywać każdy istotny obowiązek. Można dokonać rozsądnych dostosowań, aby umożliwić wykwalifikowanym osobom niepełnosprawnym wykonywanie podstawowych funkcji.

Podstawowe obowiązki i obowiązki
Analiza danych, zaawansowana analityka i sztuczna inteligencja/ML

• Opracowywać i wdrażać zaawansowane modele analityczne w celu identyfikacji trendów, wzorców, zagrożeń i możliwości w dużych i złożonych zbiorach danych.

• Projektuj, buduj i wdrażaj modele uczenia maszynowego w celu wspierania predykcyjnego i normatywnego podejmowania decyzji.

• Stosowanie technik statystycznych i metodologii nauki o danych w celu rozwiązywania złożonych wyzwań biznesowych i operacyjnych.

• Opracuj modele prognozowania, klasyfikacji, grupowania, wykrywania anomalii i optymalizacji w celu wspierania celów programu.

• Obsługa rozwiązań analitycznych opartych na sztucznej inteligencji, które poprawiają wgląd operacyjny, pomiar wydajności i planowanie zasobów.

• Oceń powstającą sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i zaawansowane technologie analityczne pod kątem możliwości zastosowania w środowiskach VA.

• Opracuj ramy monitorowania i oceny modeli, aby zapewnić dokładność, stabilność, wyjaśnialność i wydajność.

Eksploracja danych, przygotowanie i inżynieria funkcji

• Przeprowadź eksploracyjną analizę danych (EDA), aby odkryć wzorce, anomalie i kluczowe czynniki biznesowe.

• Przeprowadzaj profilowanie danych i oceny jakości, aby zidentyfikować problemy mające wpływ na wyniki analiz.

• Opracowywanie strategii inżynierii cech w celu poprawy wydajności modelu i przydatności biznesowej.

• Przygotowywanie i przekształcanie ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych zbiorów danych do zaawansowanych zastosowań analitycznych.

• Współpraca z zespołami zajmującymi się inżynierią danych w celu ustalenia skalowalnych analitycznych zbiorów danych i potoków danych gotowych do stworzenia modelu.

Integracja danych, współpraca w zakresie inżynierii i architektury

• Współpracuj z inżynierami danych i architektami w celu integracji danych z różnych systemów VA, baz danych, interfejsów API i platform korporacyjnych.

• Wsparcie projektowania i optymalizacji potoków danych i przepływów pracy analitycznej.

• Udział w wysiłkach związanych z modelowaniem danych, które poprawiają dostępność, skalowalność i wydajność rozwiązań analitycznych.

• Pomoc w opracowywaniu ram analitycznych wielokrotnego użytku i zasobów do nauki o danych w ramach programów.

• Zapewnij zgodność rozwiązań analitycznych z wymogami dotyczącymi zarządzania danymi, bezpieczeństwa i zgodności.

Partnerstwo biznesowe, strategia i komunikacja

• Przekładaj pytania biznesowe, cele polityki i potrzeby operacyjne na podejścia analityczne i mierzalne wyniki.

• Przedstaw ustalenia analityczne, wyniki modelu i zalecenia zainteresowanym stronom technicznym i nietechnicznym.

• Opracowywanie odpraw dla kadry kierowniczej, wizualizacji danych i materiałów wspomagających podejmowanie decyzji.

• Współpracuj z kierownictwem programu, aby zidentyfikować możliwości przejścia od raportowania opisowego do analiz predykcyjnych i nakazowych.

• Komunikuj założenia modelu, ograniczenia i ryzyko interesariuszom w jasny i zrozumiały sposób.

Zarządzanie, dokumentacja i ciągłe doskonalenie

• Opracowywać i utrzymywać dokumentację metod analitycznych, modeli, źródeł danych, założeń i procedur walidacyjnych.

• Wspieranie zarządzania analitycznego i najlepszych praktyk związanych z zarządzaniem cyklem życia modelu i odtwarzalnością.

• Uczestnictwo w przeglądach partnerskich i działaniach związanych z zapewnianiem jakości produktów analitycznych.

• Ciągła ocena nowych metodologii i technologii w celu poprawy zdolności analitycznych i wyników programu.

• Opiekuj się młodszymi analitykami danych, analitykami i członkami zespołu technicznego.

Minimalne kwalifikacje

• Licencjat w dziedzinie analityki danych, statystyki, informatyki, matematyki stosowanej, badań operacyjnych, inżynierii, informatyki w służbie zdrowia lub dziedziny pokrewnej.

• Ponad 8 lat doświadczenia w nauce danych, zaawansowanej analityce, uczeniu maszynowym lub na pokrewnych stanowiskach technicznych.

• Wysoka biegłość w języku Python do zastosowań związanych z analizą danych i uczeniem maszynowym (np. pandy, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch lub podobne).

• Zaawansowana znajomość metod statystycznych, modelowania predykcyjnego i technik uczenia maszynowego.

• Wysoka biegłość w języku SQL do ekstrakcji, transformacji i analizy danych.

• Doświadczenie w opracowywaniu i weryfikowaniu modeli uczenia maszynowego, w tym klasyfikacji, regresji, grupowania, prognozowania i wykrywania anomalii.

• Doświadczenie w prowadzeniu eksploracyjnej analizy danych i przekazywaniu spostrzeżeń różnym odbiorcom.

• Znajomość technik oceny modeli, metryk wydajności i metodologii walidacji.

• Doświadczenie w pracy z wielkoskalowymi ustrukturyzowanymi i częściowo ustrukturyzowanymi zbiorami danych.

• Zrozumienie koncepcji inżynierii danych, w tym procesów ETL/ELT, potoków danych i platform danych w chmurze.

• Silne umiejętności rozwiązywania problemów, krytycznego myślenia i umiejętności analityczne.

• Doskonałe umiejętności komunikacji pisemnej i werbalnej.

• Zezwolenie na pracę w USA na czas nieokreślony bez sponsorowania.

• Możliwość uzyskania zezwolenia zaufania publicznego.…

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