Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Gesundheitsdaten und entwickle datengestützte Lösungen zur Verbesserung der Betriebsabläufe.
- Unternehmen: Wachsendes, innovatives Unternehmen mit einem kreativen und leidenschaftlichen Team.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsleistungen, unbegrenzter Urlaub und 401K-Rente.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit datenbasierten Erkenntnissen und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in Datenanalyse oder verwandten Bereichen und mindestens 4 Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Founded in early 2021, Ibility is a Service-Disabled Veteran-Owned Small Business and a Woman-Owned Small Business, headquartered in Gaithersburg, MD.
Ibility is a small but mighty company that is positioned for rapid growth.
Simply put, we help government leaders to achieve their mission by designing creative products and programs that delight their customers and make their employees more efficient – building trust and improving overall satisfaction.
We use human-centered design principles in every engagement because we believe the end-user is critical to the long-term success of any solution.
Our team is fun, passionate, bold, and creative.
We live our mission every day – to inspire people, create cool stuff, and make a lasting impact on the world!
Position Overview
The Senior Data Analyst – Post Payment Analytics is responsible for analyzing healthcare claims data to support post‑payment analytics, payment integrity initiatives, and data‑driven decision‑making.
This position collaborates with program leadership, business stakeholders, and technical teams to transform complex healthcare claims data into actionable insights that improve operational performance, identify payment trends and anomalies, and support compliance with organizational and regulatory requirements.
The analyst develops and maintains analytical datasets, dashboards, reports, and data visualizations using Databricks and other analytics tools while ensuring data quality, integrity, and governance.
The Senior Data Analyst conducts advanced data analysis to identify opportunities for process improvement, supports the evaluation of post‑payment review activities, and provides analytical expertise to enhance program effectiveness and inform strategic decision‑making.
Key Responsibilities
- Analyze large and complex healthcare claims datasets to support post‑payment analytics, payment integrity initiatives, and program objectives.
- Develop, maintain, and optimize analytical datasets, reports, dashboards, and visualizations using Databricks and other analytics tools to support business and operational needs.
- Collaborate with program managers, functional leads, technical teams, and government clients to gather, interpret, and translate business requirements into actionable analytical solutions.
- Perform advanced data analysis to identify payment trends, anomalies, overpayments, and opportunities for operational improvement while ensuring data accuracy and integrity.
- Validate, reconcile, and monitor healthcare claims data to ensure consistency, completeness, and compliance with established data governance standards.
- Provide analytical expertise and recommendations to stakeholders by presenting findings, communicating insights, and supporting data‑driven decision‑making.
Required Qualifications
- Bachelor’s degree in Data Analytics, Computer Science, Information Systems, Healthcare Informatics, Statistics, Mathematics, or a related field.
Equivalent combination of education and relevant experience may be considered.
- Minimum of 4 years of experience performing data analytics, data analysis, or business intelligence activities.
- Minimum of 3 years of hands‑on experience developing analytical solutions using Databricks.
- Demonstrated experience working with healthcare claims data, including the analysis, validation, and interpretation of large and complex datasets.
- Experience developing reports, dashboards, data visualizations, and analytical products to support business operations and executive decision‑making.
- Strong analytical and problem‑solving skills with the ability to identify trends, anomalies, and opportunities for process improvement.
- Experience translating business requirements into analytical solutions and presenting technical findings to both technical and non‑technical stakeholders.
- Knowledge of data governance principles, data quality management, and best practices for maintaining data integrity.
- Excellent written and verbal communication skills, with the ability to effectively collaborate across cross‑functional teams and government stakeholders.
- Ability to manage multiple priorities, meet deadlines, and work independently in a fast‑paced, client‑focused environment.
Preferred Qualifications
- Experience supporting federal healthcare agencies, organizations, or programs.
- Experience with healthcare payment integrity, post‑payment review, or claims auditing processes.
- Experience working in Agile project environments with cross‑functional teams to develop, test, validate, and deploy data analytics solutions in support of evolving business requirements.
- Familiarity with Power BI, Tableau, SQL, Python, or other business intelligence and data visualization tools.
Benefits
- Health, Dental, and Vision Plans
- Short Term Disability / Long Term Disability / Life Insurance / Accidental Death and Dismemberment
- Health Savings Account
- Unlimited Paid Time Off
- 11 Federal Holidays Off
We are committed to diversity, inclusion, and accessibility.
We are an Equal Opportunity Employer in all aspects of employment and do not discriminate for employment because of race, color, sex, age, national origin, religion, sexual orientation, gender identity and/or expression, status as a veteran, and basis of disability or any other federal, state or local protected class.
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Senior Data Analyst - Post Payment Analytics Arbeitgeber: IbilitY
Ibility ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Gaithersburg, MD, eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf Vielfalt und Inklusion fördert das Unternehmen eine Kultur des kreativen Denkens und der Zusammenarbeit, während es gleichzeitig bedeutende Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten für seine Mitarbeiter bereitstellt. Die attraktiven Vorteile, einschließlich unbegrenztem Urlaub und umfassenden Gesundheitsleistungen, machen Ibility zu einem idealen Ort für Fachkräfte, die einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft ausüben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Analyst - Post Payment Analytics 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 IbilitY 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 Senior Data Analyst - Post Payment Analytics 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 Senior Data Analyst - Post Payment Analytics bei IbilitY gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei IbilitY 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 IbilitY entscheidend sein!
