Director, Life Sciences Analytics and Solutions

О позиции

Vizient создает среду, где сотрудники могут проявлять свои уникальные навыки и таланты в инклюзивной атмосфере. На этой позиции вы будете техническим и аналитическим руководителем, проектирующим и масштабированием передовых решений Healthcare Analytics. Роль сочетает глубокую экспертизу в области крупных медицинских данных с современными платформами данных для решения сложных задач бизнеса и расширения аналитических возможностей компании.

Чем заниматься

• Проектирование, разработка и реализация сложных аналитических решений на основе крупномасштабных административных претензий, клинических и других медицинских данных
• Разработка долгосрочного анализа пути пациентов, моделей прогрессирования заболеваний, сегментации пациентов и провайдеров, методов когорт, атрибуции пациентов, корректировки рисков и статистических моделей
• Трансформация сложных бизнес-требований в валидированные, повторно используемые датасеты, аналитические модели и методологии для исследований, консалтинга, дашбордов и клиентских продуктов
• Оптимизация крупных медицинских датасетов с использованием Databricks и сопоставимых платформ данных
• Проектирование и оптимизация сложных SQL, Python и Spark рабочих процессов для обработки претензий, лонгитюдных исследований и расширенной аналитики
• Установление стандартов для аналитической документации, lineage данных, качества данных, тестирования, валидации, контроля версий и воспроизводимости
• Трансформация консалтинговых проектов в повторяющиеся методологии, автоматизированные рабочие процессы и повторно используемые аналитические активы
• Сотрудничество с консалтинговыми, продуктовыми, инженерными командами для интеграции новых источников данных и масштабирования аналитических возможностей
• Предоставление экспертной консультации по структурам претензий, системам кодирования, популяциям пациентов и закономерностям использования
• Независимое руководство несколькими техническими потоками работы от feasibility до delivery, менторство коллег и влияние на аналитические стандарты команд

Что ждут

• Бакалавриат, предпочтительноAdvanced degree in analytics, statistics, data science, epidemiology, health economics, computer science или смежных областях
• 7+ лет опыта работы с крупномасштабными медицинскими данными (административные претензии, клинические, лонгитюдные datasets)
• Продвинутый опыт разработки Healthcare Analytics с использованием SQL и Python, опыт работы с Spark и Databricks
• Опыт разработки лонгитюдного анализа пациентов, когортных методологий, сегментации пациентов/провайдеров, атрибуции, корректировки рисков, статистического моделирования
• Глубокое понимание структур медицинских претензий, систем кодирования, популяций пациентов и паттернов использования
• Опыт трансформации фрагментированных датасетов в стандартизированные, повторно используемые аналитические модели
• Навыки независимого решения сложных аналитических задач при неполных данных и неопределенных требованиях
• Сильные коммуникативные и консалтинговые навыки

Будет плюсом

• Опыта трансформации кастомных аналитических работ в повторяемые, автоматизированные и масштабируемые решения
• Опыта совместной работы с консультационными, продуктовыми, инженерными командами
• Продвинутое образование в области Health Economics или Computer Science

Условия

• Возможность работать на переднем крае Healthcare Analytics
• Инклюзивная рабочая среда с возможностью профессионального развития
• Конкурентоспособная компенсация ($117,600–$206,000/year)
• Возможность бонусной компенсации (incentive eligible)
• Комплексный план benefit's

Навыки

• SQL
• Python
• Apache Spark
• Databricks
• Healthcare Data Analytics
• Statistical Modeling
• Data Engineering
• Patient Segmentation
• Longitudinal Analysis
• Claims Data
• Data Lineage
• Version Control
• ETL
• Risk Adjustment
• Cohort Analysis

Могут спросить на собеседовании

1. Опишите ваш опыт разработки лонгитюдного анализа пациентов. Какие методологии и инструменты вы использовали?
2. Как вы строите архитектуру для обработки больших объемов медицинских претензий? Какие платформы и подходы выбираете?
3. Приведите пример, как вы трансформировали индивидуальный консалтинговый проект в масштабируемый продукт или шаблон.
4. Как вы обеспечиваете качество данных и их lineage в сложных медицинских датасетах?
5. Расскажите о ситуации с неполными или противоречивыми требованиями клиента. Как вы принимали аналитические решения?