Título del trabajo: Científico de datos
Resumen de la posición:
Buscamos un científico de datos para analizar grandes conjuntos de datos, desarrollar modelos predictivos e impulsar la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.
Responsabilidades clave:
Analice conjuntos de datos complejos para identificar tendencias e información
Desarrollar e implementar modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático
Crear visualizaciones de datos y paneles
Colabore con equipos multifuncionales para traducir las necesidades empresariales en soluciones de datos
Garantizar la calidad y la integridad de los datos
Manténgase al día con las tendencias de la industria en ciencia de datos
Calificaciones:
Licenciatura en Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación, Estadística o campo relacionado (preferiblemente maestría)
De 12 a 15 años de experiencia en ciencia de datos o roles relacionados
Dominio de Python, R o SQL
Experiencia con herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Tableau, Power BI)
Familiaridad con marcos de aprendizaje automático (p. ej., TensorFlow, scikit-learn)
Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas
Excelentes habilidades de comunicación y presentación
Se valorará la experiencia con tecnologías de big data (por ejemplo, Hadoop, Spark)
Conocimiento de técnicas de análisis estadístico y modelización
Experiencia en el desarrollo de documentación analítica para proyectos en curso
Resumen de la posición:
Buscamos un científico de datos para analizar grandes conjuntos de datos, desarrollar modelos predictivos e impulsar la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.
Responsabilidades clave:
Analice conjuntos de datos complejos para identificar tendencias e información
Desarrollar e implementar modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático
Crear visualizaciones de datos y paneles
Colabore con equipos multifuncionales para traducir las necesidades empresariales en soluciones de datos
Garantizar la calidad y la integridad de los datos
Manténgase al día con las tendencias de la industria en ciencia de datos
Calificaciones:
Licenciatura en Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación, Estadística o campo relacionado (preferiblemente maestría)
De 12 a 15 años de experiencia en ciencia de datos o roles relacionados
Dominio de Python, R o SQL
Experiencia con herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Tableau, Power BI)
Familiaridad con marcos de aprendizaje automático (p. ej., TensorFlow, scikit-learn)
Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas
Excelentes habilidades de comunicación y presentación
Se valorará la experiencia con tecnologías de big data (por ejemplo, Hadoop, Spark)
Conocimiento de técnicas de análisis estadístico y modelización
Experiencia en el desarrollo de documentación analítica para proyectos en curso
Trabajo remoto temporalmente debido al COVID-19.
Potenciando el futuro de la atención médica
La industria de la salud está al borde de un cambio de paradigma en el que los pacientes son vistos cada vez más como consumidores empoderados, utilizando tecnologías digitales para comprender y administrar mejor su propia salud. Como resultado, existe una creciente demanda de una gama de servicios centrados en el paciente, incluida la atención personalizada que se adapta a las necesidades únicas de cada individuo, la equidad en salud que garantiza el acceso a la atención para todos, la transparencia de precios para hacer que la atención médica sea más asequible, las autorizaciones previas simplificadas para medicamentos, la disponibilidad de alternativas terapéuticas, la alfabetización en salud para promover la toma de decisiones informadas, reducción de costes, y muchas otras iniciativas diseñadas para mejorar la experiencia del paciente.
ClinDCast está a la vanguardia de la configuración del futuro de la atención médica al asociarse con organizaciones de atención médica reconocidas a nivel mundial y ofrecerles soluciones innovadoras y orientación experta. Nuestro conjunto de servicios está diseñado para satisfacer una amplia gama de necesidades de las organizaciones de atención médica, incluida la innovación en TI de atención médica, la implementación y optimización de registros electrónicos de salud (EHR), la conversión de datos, los informes regulatorios y de calidad, el análisis de datos empresariales, la estrategia de interoperabilidad de FHIR, el intercambio de datos de pagador a pagador y la estrategia de interfaz de programación de aplicaciones (API).
(si ya tienes un currículum en Indeed)