Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenanalysen und KI-Lösungen für wichtige Gesundheitsprojekte.
- Unternehmen: Analytica, ein führendes Unternehmen für IT-Lösungen im öffentlichen Sektor.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und einem Fokus auf Innovation.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsdatenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Datenwissenschaft.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51750 - 63250 € pro Jahr.
Analytica is seeking a Data Scientist II to support a defense health mission-critical program.
The ideal candidate will be comfortable working directly with clients in a consulting and delivery capacity to develop innovative analytics, machine learning, and AI solutions that address complex business and operational challenges.
This role will independently develop and deliver data science and AI solution components while owning assigned analytics, data processing, model development, visualization, and decision-support work within multidisciplinary project teams.
The Data Scientist will work across project workstreams to analyze complex data, develop predictive and prescriptive analytic solutions, and deliver actionable insights that support data-driven decision-making.
The candidate must be a U.
Citizen with a SECRET clearance or the ability to obtain and maintain one.
This role may be hybrid in Falls Church, Virginia, or San Antonio, Texas, or potentially remote, with periodic travel as required.
Responsibilities
- Develop and deploy analytics, machine learning, natural language processing, and AI solutions that advance mission and client objectives.
- Develop and enhance generative AI and RAG solution components using large language models, embeddings, vector databases, retrieval strategies, prompt engineering techniques, and cloud-based AI services.
- Use AI-assisted development tools responsibly by critically evaluating generated code and analysis, validating sources and assumptions, testing outputs, and documenting material decisions.
- Perform data acquisition, ETL, exploratory data analysis, data preparation, feature engineering, and validation using Python, SQL, and related technologies.
- Apply statistical methods, predictive modeling, machine learning, and time-series analysis to healthcare, business, and operational challenges.
- Develop, test, evaluate, deploy, and monitor AI/ML solution components to support accuracy, reliability, scalability, security, and production performance.
- Develop dashboards, visualizations, and analytic products using Python, Power BI, Tableau, or comparable tools when required by the solution.
- Partner with clinical, operational, technical, and client stakeholders to gather requirements, translate needs into technical approaches, and communicate findings and recommendations.
- Develop and troubleshoot APIs, data services, and AI-enabled application components while supporting integration with enterprise systems and cloud platforms.
- Collaborate through Git, code reviews, Agile ticketing, and established development practices; break work into deliverable tasks, communicate progress and dependencies, surface blockers early, and coordinate assistance when needed.
- Produce technical documentation, presentation materials, implementation guidance, and knowledge-transfer artifacts, and contribute to technical research and continuous improvement.
Qualifications
- Bachelor\'s degree in Computer Science, Data Science, Statistics, Mathematics, Engineering, Health Informatics, Public Health, or a related field; master\'s degree preferred.
- Two to four years of experience developing data science, analytics, machine learning, or AI solutions in applied project environments.
- Strong proficiency in Python and SQL for data preparation, analytics, model development, testing, and deployment.
- Experience developing and evaluating machine learning models, including feature engineering, train/validation/test design, performance assessment, and error analysis.
- Working knowledge of NLP and modern AI concepts, including large language models, embeddings, RAG, prompt engineering, retrieval approaches, and output evaluation.
- Experience creating dashboards or visual analytics using Power BI, Tableau, Python, or comparable tools.
- Familiarity with API-based solutions and integration of data, machine learning, or AI services into broader applications or enterprise environments.
- Experience collaborating in a Git-based team environment using code reviews, Agile tickets, and software development best practices.
- Ability to work across notebook-based, browser-based, and local development environments, learn unfamiliar technologies quickly, manage competing priorities, and deliver assigned work independently.
- Strong communication and problem-solving skills, including proactive status reporting, early escalation of risks and blockers, and effective communication with technical and non-technical audiences.
- Must be a U. S. Citizen and able to obtain and maintain a SECRET security clearance.
- Preferred Qualifications
- Experience with Databricks or a comparable cloud-based data and AI platform.
- Experience with AWS services, Amazon Bedrock, Amazon Redshift, or related cloud analytics and AI capabilities.
- Experience with generative AI applications, RAG, recommendation systems, chatbots, or emerging AI technologies.
- Experience implementing automated testing, monitoring, and quality-assurance processes for data science or AI solutions.
- Experience supporting the Department of Defense, military or veteran healthcare, federal healthcare, or other public-sector clients in a direct stakeholder or consulting capacity.
- About Analytica
Analytica is a leading consulting and information technology solutions provider to public sector organizations supporting health, civilian, and national security missions.
The company is an award-winning SBA certified small business that has been recognized by Inc.
Magazine each of the past three years as one of the 250 fastest-growing companies in the U.
Analytica specializes in providing software and systems engineering, information management, analytics & visualization, agile project management, and management consulting services.
The company is appraised by the Software Engineering Institute (SEI) at CMMI® Maturity Level 3 and is an ISO 9001:2008 certified provider.
Analytica LLC is an Equal Opportunity Employer.
We are committed to providing equal employment opportunities to all individuals, regardless of race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, age, disability, or any other characteristic protected by applicable federal, state, or local law.
As a federal contractor, we comply with the Vietnam Era Veterans\' Readjustment Assistance Act (VEVRAA) and take affirmative action to employ and advance in employment qualified protected veterans.
We ensure that all employment decisions are based on merit, qualifications, and business needs.
We prohibit discrimination and harassment of any kind.
Analytica LLC also provides reasonable accommodations to applicants and employees with disabilities, in accordance with applicable law.
To enhance efficiency, fairness, and accuracy, Analytica may use AI-assisted tools to support certain aspects of our hiring process.
These tools are used to assist our team. All hiring decisions are made by Analytica recruiters and hiring managers.
By submitting an application, you acknowledge that AI-assisted tools may be used to support parts of the application and interview process.
When receiving email communication from Analytica, please ensure that the email domain is analytica. net to verify its authenticity.
#J-18808-Ljbffr
Data Scientist Arbeitgeber: analytica
Analytica ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an bedeutenden Projekten im Bereich der militärischen Gesundheitsversorgung zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Weiterbildung und Entwicklung, attraktiven Zusatzleistungen wie einer 401k-Match und einer unterstützenden Arbeitskultur fördert das Unternehmen kontinuierliches Lernen und Innovation. Die hybride Arbeitsweise in San Antonio, TX oder Falls Church, VA ermöglicht es den Mitarbeitern, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig wertvolle Erfahrungen in einem dynamischen Umfeld zu sammeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei analytica zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Scientist bei analytica gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei analytica vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für analytica entscheidend sein!