Старший специалист по данным

Краткое описание позиции
Федеральная служба «Прометей» (PFS) является надежным партнером федеральных агентств здравоохранения. Мы ищем старшего специалиста по данным для поддержки программ Департамента по делам ветеранов (VA) посредством расширенной аналитики, прогнозного моделирования, науки о данных и решений с поддержкой искусственного интеллекта. Эта роль будет сосредоточена на преобразовании сложных активов данных VA в действенную информацию, которая поддерживает принятие оперативных решений, результаты здравоохранения, инициативы по модернизации данных и корпоративную отчетность.

Старший специалист по данным будет сотрудничать с заинтересованными сторонами бизнеса, инженерами данных, аналитиками и руководством программ для проектирования, разработки и внедрения передовых аналитических решений. Идеальный кандидат обладает глубокими знаниями в области статистического анализа, машинного обучения, концепций инженерии данных и аналитики здравоохранения, а также опытом работы в сложных федеральных средах данных.

Заявление о разумных приспособлениях
Чтобы добиться успеха в этой работе, человек должен быть в состоянии удовлетворительно выполнять все основные обязанности. Могут быть предусмотрены разумные приспособления, позволяющие квалифицированным лицам с ограниченными возможностями выполнять основные функции.

Основные обязанности и ответственность
Наука о данных, расширенная аналитика и искусственный интеллект/ML

• Разрабатывать и внедрять передовые аналитические модели для выявления тенденций, закономерностей, рисков и возможностей в больших и сложных наборах данных.

• Проектируйте, создавайте и развертывайте модели машинного обучения для поддержки прогнозного и предписывающего принятия решений.

• Применять статистические методы и методологии обработки данных для решения сложных бизнес- и операционных задач.

• Разрабатывать модели прогнозирования, классификации, кластеризации, обнаружения аномалий и оптимизации для достижения целей программы.

• Поддержка аналитических решений на базе искусственного интеллекта, которые улучшают оперативную аналитику, измерение производительности и планирование ресурсов.

• Оценить новые технологии искусственного интеллекта, машинного обучения и передовой аналитики на предмет их применимости в средах виртуальных машин.

• Разработать модели мониторинга и оценки для обеспечения точности, стабильности, объяснимости и производительности.

Исследование данных, подготовка и разработка функций

• Проводить исследовательский анализ данных (EDA) для выявления закономерностей, аномалий и ключевых факторов бизнеса.

• Выполнять профилирование данных и оценку качества для выявления проблем, влияющих на результаты анализа.

• Разрабатывать стратегии проектирования функций для повышения производительности модели и ее актуальности для бизнеса.

• Подготавливать и преобразовывать структурированные и полуструктурированные наборы данных для расширенных аналитических приложений.

• Сотрудничать с группами разработчиков данных для создания масштабируемых аналитических наборов данных и готовых к модели конвейеров данных.

Интеграция данных, сотрудничество в области проектирования и архитектуры

• Сотрудничайте с инженерами по обработке данных и архитекторами для интеграции данных в различных системах виртуальных машин, базах данных, API и корпоративных платформах.

• Поддержка проектирования и оптимизации конвейеров данных и аналитических рабочих процессов.

• Вносить вклад в моделирование данных, которое улучшает доступность, масштабируемость и производительность аналитических решений.

• Оказывать помощь в разработке многоразовых аналитических рамок и ресурсов для анализа данных в рамках программ.

• Обеспечьте соответствие аналитических решений требованиям к управлению данными, безопасности и соответствию требованиям.

Деловое партнерство, стратегия и коммуникации

• Преобразовать бизнес-вопросы, политические цели и оперативные потребности в аналитические подходы и измеримые результаты.

• Представлять аналитические выводы, результаты моделирования и рекомендации техническим и нетехническим заинтересованным сторонам.

• Разрабатывать брифинги для руководителей, визуализацию данных и материалы для поддержки принятия решений.

• Сотрудничайте с руководством программы, чтобы определить возможности перехода от описательной отчетности к прогнозной и предписывающей аналитике.

• Сообщайте заинтересованным сторонам о предположениях, ограничениях и рисках модели в четкой и понятной форме.

Управление, документация и постоянное совершенствование

• Разрабатывать и поддерживать документацию по аналитическим методам, моделям, источникам данных, предположениям и процедурам проверки.

• Поддержка аналитического управления и лучших практик, связанных с управлением жизненным циклом модели и воспроизводимостью.

• Участвовать в экспертных проверках и мероприятиях по обеспечению качества аналитических продуктов.

• Постоянно оценивать новые методологии и технологии для улучшения аналитических возможностей и результатов программ.

• Наставляйте младших специалистов по обработке данных, аналитиков и членов технической группы.

Минимальная квалификация

• Степень бакалавра в области науки о данных, статистики, информатики, прикладной математики, исследования операций, инженерии, информатики здравоохранения или смежных областях.

• Более 8 лет опыта в области обработки данных, расширенной аналитики, машинного обучения или на смежных технических должностях.

• Уверенное владение Python для приложений обработки данных и машинного обучения (например, pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch или аналогичных).

• Продвинутые знания статистических методов, прогнозного моделирования и методов машинного обучения.

• Уверенное владение SQL для извлечения, преобразования и анализа данных.

• Опыт разработки и проверки моделей машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, прогнозирование и обнаружение аномалий.

• Опыт проведения исследовательского анализа данных и передачи идей разнообразной аудитории.

• Знакомство с методами оценки моделей, показателями производительности и методологиями проверки.

• Опыт работы с крупномасштабными структурированными и полуструктурированными наборами данных.

• Понимание концепций инженерии данных, включая процессы ETL/ELT, конвейеры данных и облачные платформы данных.

• Сильные навыки решения проблем, критическое мышление и аналитические навыки.

• Отличные письменные и устные коммуникативные навыки.

• Разрешено работать в США на неопределенный срок без спонсорской поддержки.

• Возможность получить разрешение Общественного фонда.…

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