Senior Research Scientist

О позиции

Мы ищем опытного исследователя для участия в команде Quality & Cost Strategy Analytics, которая занимается оценкой эффективности клинических программ и управлением их результативностью. Вы будете применять строгие методы исследований и продвинутого анализа для оценки производительности программ здравоохранения, выявления факторов, влияющих на исходы лечения, и формирования рекомендаций для стратегического принятия решений.

Чем заниматься

• Проектировать и выполнять строгие исследования результатов для оценки клинической, операционной и финансовой эффективности программ здравоохранения
• Применять каузальную инференцию, эпидемиологические и статистические методы для оценки влияния программ
• Проводить углублённый анализ медицинских и фармацевтических данных для выявления ключевых драйверов производительности
• Транслировать бизнес-вопросы в чёткие аналитические гипотезы и дизайны исследований
• Разрабатывать аналитические отчёты и презентации для внутренних и внешних стейкхолдеров
• Коммуницировать сложные методологии и выводы в понятные бизнес-инсайты

Что ждут

• Магистр или PhD в области Эпидемиологии, Биостатистики, Экономики, Статистики, Исследования Систем Здравоохранения или смежных дисциплинах
• 3+ лет опыта применения статистических, эпидемиологических или эконометрических методов к большим комплексным наборам данных
• Сильная основа в каузальной инференции и дизайне исследований
• Опыт работы с Python, PySpark, R, SAS или аналогичными инструментами анализа данных
• Отличные навыки коммуникации и способность синтезировать сложные результаты для нетехнических аудиторий
• Навыки независимой работы и управления несколькими приоритетами
• Интерес к здравоохранению и улучшение показателей здоровья пациентов

Будет плюсом

• Опыт работы в медицинском страховании, managed care или healthcare analytics
• Понимание экономики страховых платёжников, включая использование медицинских услуг и общую стоимость лечения
• Опыт работы с медицинскими claims, данными о фармпрепаратах, лабораторными данными и данными об участии в программах
• Знание клинических концепций при хронических и специализированных состояниях
• Опыт оценки клинических программ и интервенций по управлению заботой
• Знакомство с продвинутыми методами каузального машинного обучения (double/debiased ML, doubly robust estimation)

Условия

• Конкурентный уровень оплаты труда ($104,000–$143,000 в год)
• Бонусная программа по результатам компании и/или индивидуально
• Медицинское, стоматологическое и vision страхование
• Планирование пенсионных накоплений 401(k)
• Оплачиваемый отпуск, праздничные дни, отпуск по рождению ребёнка и уходу
• Страхование disability и жизни
• Возможность удалённой работы из дома
• Карьерное развитие и обучение

Навыки

• Python
• PySpark
• R
• SAS
• Causal Inference
• Epidemiology
• Biostatistics
• Statistical Modeling
• Clinical Data Analysis
• Health Economics
• Observational Studies
• Machine Learning
• Databricks
• Microsoft Azure

Могут спросить на собеседовании

1. Опишите проект по оценке влияния клинической интервенции, который вы проводили ранее. Какие методы каузального вывода вы использовали и как обосновали выбор?
2. Как вы справляетесь с неопределённостью при переходе от широких бизнес-вопросов к конкретному аналитическому дизайну? Приведите пример.
3. Расскажите о случае, когда ваши аналитические выводы противоречили ожиданиям стейкхолдеров. Как вы communicated findings и что сделали?
4. Какой сложный набор медицинских данных обрабатывался вами? С какими вызовами (missing data, selection bias, confounding) вы сталкивались и как решали?
5. Опишите ситуацию, где вам пришлось выбрать между различными статистическими подходами. На чём основано ваше решение?