Senior Data Scientist - Clinical AI

Wir bauen eine Welt der Gesundheit um jede Einzelperson – und gestalten ein vernetztes, bequemes und mitfühlendes Gesundheitserlebnis. Bei CVS Health® sind Sie von leidenschaftlichen Kollegen umgeben, die sich tief kümmern, mit einem Ziel innovieren, Verantwortung übernehmen und Sicherheit sowie Qualität in allem, was wir tun, priorisieren. Schließen Sie sich uns an und werden Sie Teil von etwas Größerem – helfen Sie dabei, die Gesundheitsversorgung für eine Person, eine Familie und eine Gemeinschaft gleichzeitig zu vereinfachen.

Die Analytics & Behavior Change (A&BC) Abteilung von CVS Health ist eine Organisation, die daran arbeitet, einige der herausforderndsten Probleme an der Schnittstelle von Technologie und Gesundheitswesen zu lösen. A&BC nutzt fortschrittliche Analytik, klinische Informatik und hypothesengestützte Ansätze, um Daten in umsetzbare, kundenorientierte Erkenntnisse zu verwandeln, die Wachstum antreiben, Gesundheitsresultate verbessern und den Zugang zur Gesundheitsversorgung in allen Geschäftsbereichen von CVS Health erweitern. Unsere Teams entwickeln Produkte im Bereich Daten und KI der nächsten Generation, die CVS Health dabei unterstützen, gesündere Ergebnisse für über 100 Millionen Kunden zu erzielen.

Die A&BC-Organisation sucht nach einer Erweiterung ihres Clinical Data Science & AI-Teams. Schließen Sie sich uns an, während wir eine aufregende Reise antreten, um einen transformativen Wandel darin zu bewirken, wie CVS Health klinische Daten und Analytik nutzt, um der Marktführer im Bereich Verbraucher-Gesundheitsversorgung in den USA zu werden.

Als Senior Data Scientist - Clinical AI sind Sie dafür verantwortlich, das klinische Datenrepository von CVS Health zu aktivieren, um die Ergebnisse über mehrere Geschäftsbereiche und Anwendungsfälle hinweg zu verbessern. Sie fungieren als Brücke zwischen klinischen Datenressourcen und den Analysten, Datenwissenschaftlern und Geschäftspartnern, die diese nutzen – und stellen sicher, dass die Daten zugänglich, gut dokumentiert, zweckmäßig und im Einklang mit klinischen und regulatorischen Standards sind.

Zu Ihren Aufgaben gehören:

• Extrahieren von Signalen aus unstrukturiertem klinischen Text.
• Anwenden von NLP- und Sprachmodelltechniken auf klinische Notizen, CCD-Dokumente und andere freie klinische Daten, um strukturierte, umsetzbare Merkmale für nachgelagerte Analysen und prädiktive Modelle zu generieren.
• Entwickeln und Feinabstimmen von kleinen Sprachmodellen (SLMs).
• Entwickeln, trainieren und bewerten von domänenspezifischen SLMs, die auf klinische Anwendungsfälle zugeschnitten sind – unter Berücksichtigung von Leistung, Kosten, Latenz und Compliance-Anforderungen.
• Nutzung von großen Sprachmodellen, wo dies sinnvoll ist.
• Entwickeln von prädiktiven Analytiklösungen.
• Durchführen rigoroser explorativer Datenanalysen (EDA).
• Kommunizieren von Ergebnissen klar und verständlich.
• Zusammenarbeiten mit verschiedenen Teams.
• Aktuell bleiben und neugierig sein.
• Einhalten von Daten-Governance-Standards.

Erforderliche Qualifikationen:

• 4+ Jahre Erfahrung in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen oder angewandtem NLP mit bedeutender Tiefe im Gesundheitswesen oder einem ähnlich regulierten Bereich.
• Tiefe praktische Erfahrung in NLP.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Gestaltung und Bereitstellung von LLM/SLM-basierten Systemen.
• Starke Grundlagen im traditionellen maschinellen Lernen.
• Best Practices beim Codieren.
• Fortgeschrittene EDA-Fähigkeiten.
• Expertenkenntnisse in Python und SQL.
• Erfahrung mit cloudbasierten Daten- und ML-Plattformen.
• Ausgezeichnete Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten.
• Urteilsvermögen und gesunder Menschenverstand.
• Echte Neugier und Lernbereitschaft.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Bedeutende Erfahrung mit klinischen Textdaten.
• Kenntnisse klinischer Kodierungssysteme und Terminologien.
• Praktische Erfahrung mit klinischen Datenstandards.
• Erfahrung in der Entwicklung klinischer NLP-Pipelines.
• Tiefes Verständnis der Modellevaluation im klinischen Kontext.
• Verständnis von MLOps.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit klinischen Stakeholdern.
• Erfahrung in Datenschutz, Sicherheit und Compliance.

Bildung:

• Abschluss in Gesundheitsinformatik, Biostatistik, Informatik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich.
• Masterabschluss oder höher in einem verwandten Bereich ist von Vorteil.
• Klinischer Hintergrund mit Übergang in Datenwissenschaft oder KI ist ein echtes Unterscheidungsmerkmal für diese Rolle.

Erwartete wöchentliche Arbeitsstunden: 40

Art der Anstellung: Vollzeit

Vergütungsbereich: Der typische Vergütungsbereich für diese Rolle liegt zwischen $101,970.00 und $203,940.00.

Wir bieten ein umfassendes und wettbewerbsfähiges Paket an Vergütung und Leistungen, das unser Engagement für unsere Kollegen und deren Familien widerspiegelt.