Аналитик данных в здравоохранении — предсказательная аналитика

О позиции

Мы ищем Аналитика данных в здравоохранении, который возьмет на себя предсказательную аналитику на большом наборе данных в области здравоохранения. Ваша задача — преобразовать сырые данные в четкие и полезные выводы для нашей медицинской команды. Вы будете вести полный аналитический процесс — импорт, очистка, исследование и моделирование данных. Вы можете использовать инструменты, с которыми вам удобно работать (Python, R, SQL, scikit-learn, TensorFlow и т.д.), при условии, что финальные модели будут хорошо документированы и воспроизводимы.

Чем вы будете заниматься

• Очистка и документирование набора данных, готового для дальнейшего использования.
• Создание одного или нескольких обученных предсказательных моделей с сохранением версии кода и кратким руководством по переобучению.
• Подготовка краткого отчета (PDF или Jupyter Notebook), объясняющего производительность модели, ключевые предикторы и ограничения.
• Создание как минимум двух визуализаций, которые упростят представление результатов для не технических клиницистов.
• Соблюдение стандартов HIPAA в вашем рабочем процессе.

Требования

• Опыт в анализе данных и добыче данных.
• Знания в области науки о данных и машинного обучения.
• Опыт работы с предсказательной аналитикой.
• Уверенное владение Python и R.
• Способность работать с большими объемами данных и извлекать из них полезные инсайты.

Будет плюсом

• Опыт работы с медицинскими данными.
• Знание стандартов HIPAA и лучших практик в области здравоохранения.
• Способность к быстрой итерации и взаимодействию с медицинскими специалистами.

Что мы предлагаем

• Конкурентоспособная зарплата в диапазоне от 12,500 до 37,500 INR в месяц.
• Гибкий график работы и возможность удаленной работы.
• Поддержка в обучении и развитии профессиональных навыков.
• Работа с интересными проектами в области здравоохранения.
• Возможность влиять на улучшение качества медицинского обслуживания.

Мы предоставим данные в формате CSV вместе с описанием данных. Данные анонимизированы, но вы должны следовать стандартам HIPAA в вашем рабочем процессе. Если у вас есть вопросы о значениях переменных или вам нужно разъяснение клинического контекста, просто спросите — быстрая итерация приветствуется.

С нетерпением ждем, как вы сможете преобразовать эти медицинские записи в надежные предсказания, которые действительно могут улучшить уход за пациентами.