Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere komplexe Datenprojekte und unterstütze das Team bei der Datenanalyse.
- Unternehmen: Centene, ein führendes Unternehmen im Gesundheitswesen mit flexiblen Arbeitsmodellen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, 401K, Weiterbildung und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Verändere das Leben von 28 Millionen Mitgliedern durch datenbasierte Entscheidungen.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss und 4+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 70100 - 126200 € pro Jahr.
Sie könnten derjenige sein, der alles für unsere 28 Millionen Mitglieder verändert. Centene transformiert die Gesundheit unserer Gemeinschaften, eine Person nach der anderen. Als diversifizierte nationale Organisation haben Sie Zugang zu wettbewerbsfähigen Vorteilen, einschließlich einer neuen Perspektive auf Arbeitsplatzflexibilität. Remote – landesweit in den USA. Sie müssen berechtigt sein, in den USA zu arbeiten, ohne dass eine Beschäftigungsvisum-Sponsoring erforderlich ist, jetzt oder in Zukunft. Sponsoring und zukünftiges Sponsoring sind für diese Gelegenheit nicht verfügbar.
Positionszweck
Verantwortlich für die analytischen Datenbedürfnisse der Geschäftseinheit. Bearbeiten Sie komplexe Datenprojekte und fungieren Sie als Führungskraft/Ressource für andere Datenanalysten. Diese Rolle im Bereich interne Audits unterstützt die Durchführung von Anspruchsprüfungen durch Stichproben, Executive Reporting, QA/Reconciliation, Power BI/Dashboard-Unterstützung, Automatisierungsvalidierung, Bot/AI-Aktivierung und wiederholbare managementbereite Analysen.
Unterstützen Sie die Analytik der internen Auditansprüche, einschließlich wiederkehrender Stichproben von Anspruchsprüfungen, Executive Reporting, AuditWell-Unterstützung, Power BI-Dashboard-Unterstützung, Fehler-/CAP-Trendanalyse und wiederholbarer managementbereiter Analytik. Extrahieren, transformieren, abgleichen und validieren Sie große Datensätze zu Gesundheitsansprüchen aus Unternehmensdatenquellen, einschließlich Ansprüchen, Anbietern, Mitgliedern, Finanzen, Betrieb und auditbezogenen Daten. Führen Sie strukturierte QA, Abgleich, Überprüfungen und Validierungen von Berichten über Anspruchsprüfungen, Stichprobenergebnisse, Dashboards, Automatisierungsergebnisse und executive-ready Deliverables durch.
Entwickeln und pflegen Sie wiederkehrende Berichte, Dashboards und analytische Ergebnisse mit SQL, Power BI, Excel, Snowflake, Teradata, MS SQL Server oder ähnlichen Datenbank-/Business-Intelligence-Tools. Arbeiten Sie mit Audit-, Datenanalyse-, IT- und Geschäftspartnern zusammen, um Reporting-, Stichproben- und Automatisierungsbedürfnisse in wiederholbare Datenprozesse, Dokumentationen und validierte Ergebnisse zu übersetzen. Unterstützen Sie Automatisierungs-, Bot-, AI- und Prozessverbesserungsinitiativen durch Anforderungsübersetzung, Testunterstützung, Ergebnisvalidierung, Dokumentation und kontrollierte Implementierung. Identifizieren Sie Datenprobleme, Trends, Prozesslücken und Möglichkeiten zur Verbesserung von Berichten; kommunizieren Sie die Ergebnisse klar an das Management und unterstützen Sie eine zeitnahe Lösung. Helfen Sie bei der Schulung und Mentoring anderer Datenanalysten.
Erforderliche Ausbildung & Erfahrung
Abschluss in einem verwandten Bereich oder gleichwertige Erfahrung. 4+ Jahre Erfahrung in statistischer Analyse oder Datenanalyse.
Bevorzugte Fähigkeiten
- Fortgeschrittene SQL-Erfahrung, einschließlich Extraktion, Verknüpfung, Abgleich und Validierung großer Datensätze aus Unternehmensdatenbankumgebungen.
- Erfahrung mit Power BI, einschließlich Power BI Desktop, Power BI Service, Wartung von Arbeitsbereichen/Berichten, Validierung von Aktualisierungen, Koordination von Zugriffs-/Sicherheitsfragen und servicekonto-basierten Reporting-Prozessen.
- Erfahrung in der Analyse von Gesundheitsansprüchen wird stark bevorzugt, insbesondere Erfahrung mit Post-Pay-Anspruchsdaten, Systemen zur Bearbeitung von Ansprüchen, Audit-/Compliance-Berichterstattung oder Qualitätsprüfungsprozessen.
- Erfahrung mit Snowflake, Teradata, MS SQL Server, EDW oder ähnlichen Unternehmensdatenplattformen.
- Starkes Bewusstsein für Datenqualität und Abgleich, einschließlich strukturierter Überprüfungen, Validierung von Berichten, Dokumentation von Problemen und Validierung automatisierter Berichtergebnisse.
- Erfahrung in der Unterstützung von Automatisierung, ETL, API-basierten Prozessen, C#, .NET, Python, Alteryx oder ähnlichen Workflow-/Prozessverbesserungsbemühungen wird bevorzugt.
- Fähigkeit, technische Ergebnisse in prägnante, managementbereite Erklärungen für Audit-Leitung, Geschäftspartner und funktionsübergreifende Partner zu übersetzen.
Vergütungsbereich: $70,100.00 - $126,200.00 pro Jahr
Centene bietet ein umfassendes Leistungspaket, einschließlich: wettbewerbsfähiger Vergütung, Krankenversicherung, 401K- und Aktienkaufplänen, Studiengebührenrückerstattung, bezahltem Urlaub plus Feiertagen und einem flexiblen Ansatz für die Arbeit mit Remote-, Hybrid-, Feld- oder Büroarbeitszeitmodellen. Die tatsächliche Vergütung wird basierend auf den Fähigkeiten, Erfahrungen, der Ausbildung und anderen arbeitsbezogenen Faktoren, die gesetzlich zulässig sind, einschließlich Vollzeit- oder Teilzeitstatus, angepasst. Die Gesamtkompensation kann auch zusätzliche Formen von Anreizen umfassen. Leistungen können an die Programmeligibilität gebunden sein.
Centene ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und sich für Vielfalt einsetzt und die Unterschiede schätzt, die wir haben. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung, Veteranenstatus oder anderen durch geltendes Recht geschützten Merkmalen bei der Beschäftigung berücksichtigt. Qualifizierte Bewerber mit Vorstrafen oder Verurteilungen werden gemäß der LA County-Verordnung und dem California Fair Chance Act in Betracht gezogen.
Data Analyst III Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Dormont Manufacturing Co ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf die Möglichkeit bietet, an der Weiterentwicklung der SonarQube-Plattform zu arbeiten. Mit einer flexiblen Arbeitsweise, die sowohl Büro- als auch Remote-Tage umfasst, fördert das Unternehmen eine Kultur der Vielfalt und des kontinuierlichen Lernens, während es gleichzeitig spannende Wachstumschancen in einem dynamischen Umfeld bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst III 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 Dormont Manufacturing Co 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 Analyst III 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 Analyst III bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
