Старший спеціаліст із обробки даних

Резюме позиції
Prometheus Federal Services (PFS) є надійним партнером федеральних агенцій охорони здоров’я. Ми шукаємо старшого спеціаліста з обробки даних для підтримки програм Департаменту у справах ветеранів (VA) за допомогою розширеної аналітики, прогнозного моделювання, науки про дані та рішень із підтримкою штучного інтелекту. Ця роль буде зосереджена на перетворенні складних активів даних VA у практичну інформацію, яка підтримує прийняття оперативних рішень, результати охорони здоров’я, ініціативи з модернізації даних і корпоративну звітність.

Старший науковий спеціаліст з обробки даних співпрацюватиме із зацікавленими сторонами бізнесу, інженерами з обробки даних, аналітиками та керівництвом програм для проектування, розробки та впровадження передових аналітичних рішень. Ідеальний кандидат має глибокі знання у статистичному аналізі, машинному навчанні, концепціях інженерії даних та аналітиці охорони здоров’я, а також досвід роботи в складних федеральних середовищах даних.

Заява про розумне пристосування
Щоб досягти успіху в цій роботі, людина повинна мати можливість задовільно виконувати кожен основний обов’язок. Можуть бути зроблені розумні пристосування, щоб дозволити кваліфікованим особам з обмеженими можливостями виконувати основні функції.

Основні обов'язки та відповідальність
Data Science, Advanced Analytics & AI/ML

• Розробка та впровадження розширених аналітичних моделей для виявлення тенденцій, закономірностей, ризиків і можливостей у великих і складних наборах даних.

• Проектуйте, створюйте та розгортайте моделі машинного навчання для підтримки прогнозованого та директивного прийняття рішень.

• Застосовувати статистичні методи та методології науки про дані для вирішення складних бізнес- та операційних завдань.

• Розробити моделі прогнозування, класифікації, кластеризації, виявлення аномалій та оптимізації для підтримки завдань програми.

• Підтримка аналітичних рішень із підтримкою штучного інтелекту, які покращують оперативне розуміння, вимірювання ефективності та планування ресурсів.

• Оцініть нові технології штучного інтелекту, машинного навчання та передових аналітичних технологій для застосування в середовищах VA.

• Розробити структуру моніторингу та оцінки моделі для забезпечення точності, стабільності, пояснюваності та ефективності.

Дослідження даних, підготовка та розробка функцій

• Проводьте пошуковий аналіз даних (EDA), щоб виявити закономірності, аномалії та ключові чинники бізнесу.

• Виконуйте профілювання даних і оцінку якості, щоб виявити проблеми, що впливають на аналітичні результати.

• Розробити стратегії розробки функцій для покращення продуктивності моделі та відповідності бізнесу.

• Підготовка та перетворення структурованих і напівструктурованих наборів даних для розширених аналітичних програм.

• Співпрацюйте з групами розробки даних для створення масштабованих аналітичних наборів даних і готових до моделювання каналів даних.

Інтеграція даних, співпраця в галузі розробки та архітектури

• Співпрацюйте з інженерами та архітекторами даних для інтеграції даних у різноманітні системи VA, бази даних, API та корпоративні платформи.

• Підтримка розробки та оптимізації конвеєрів даних і аналітичних робочих процесів.

• Сприяти моделюванню даних, що покращує доступність, масштабованість і продуктивність аналітичних рішень.

• Допомога в розробці багаторазово використовуваних аналітичних структур і наукових ресурсів даних у різних програмах.

• Переконайтеся, що аналітичні рішення відповідають вимогам управління даними, безпеки та відповідності.

Ділове партнерство, стратегія та комунікація

• Транслюйте бізнес-питання, політичні цілі та операційні потреби в аналітичні підходи та вимірні результати.

• Представлення аналітичних висновків, результатів моделі та рекомендацій технічним і нетехнічним зацікавленим сторонам.

• Розробляйте брифінги для керівників, візуалізацію даних і матеріали для підтримки прийняття рішень.

• Співпрацюйте з керівництвом програми, щоб визначити можливості переходу від описової звітності до прогнозної та нормативної аналітики.

• Повідомляйте зацікавленим сторонам про припущення моделі, обмеження та ризики в чіткій та зрозумілій формі.

Управління, документація та постійне вдосконалення

• Розробляти та підтримувати документацію щодо аналітичних методів, моделей, джерел даних, припущень та процедур перевірки.

• Підтримка аналітичного управління та найкращих практик, пов’язаних із керуванням життєвим циклом моделі та її відтворюваністю.

• Участь у експертних перевірках і заходах із забезпечення якості аналітичних продуктів.

• Постійно оцінювати нові методології та технології для покращення аналітичних можливостей і результатів програми.

• Наставляйте молодших спеціалістів із обробки даних, аналітиків і членів технічної групи.

Мінімальна кваліфікація

• Ступінь бакалавра в галузі даних, статистики, комп’ютерних наук, прикладної математики, дослідження операцій, інженерії, інформатики охорони здоров’я або суміжної галузі.

• Понад 8 років досвіду в галузі обробки даних, розширеної аналітики, машинного навчання чи відповідних технічних посад.

• Досконале знання Python для програм обробки даних і машинного навчання (наприклад, pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch тощо).

• Поглиблені знання статистичних методів, прогнозного моделювання та методів машинного навчання.

• Досконале знання SQL для вилучення, перетворення та аналізу даних.

• Досвід розробки та перевірки моделей машинного навчання, включаючи класифікацію, регресію, кластеризацію, прогнозування та виявлення аномалій.

• Досвід проведення дослідницького аналізу даних і передачі ідей різноманітній аудиторії.

• Знайомство з методами оцінки моделі, показниками продуктивності та методологіями перевірки.

• Досвід роботи з великими структурованими та напівструктурованими наборами даних.

• Розуміння концепцій розробки даних, включаючи процеси ETL/ELT, конвеєри даних і хмарні платформи даних.

• Сильні навички вирішення проблем, критичне мислення та аналітичні навички.

• Відмінні навички письмового та усного спілкування.

• Дозволено працювати в США на невизначений термін без спонсорства.

• Можливість отримати дозвіл громадської довіри.…

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