Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere komplexe Gesundheitsdaten und präsentiere Erkenntnisse in ansprechenden Dashboards.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Gesundheitswesen mit innovativem Ansatz.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens durch datenbasierte Entscheidungen.
- Qualifikationen: Abschluss in Mathematik oder Informatik und umfangreiche Erfahrung in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Analyze complex healthcare data sets to identify trends, patterns, and insights.
- Create and present reports, dashboards, and visualizations to communicate findings to stakeholders.
- Isolate healthcare trend drivers and financial impacts associated with client medical claims, pharmacy claims, and other types of healthcare data.
- Perform varying types of analysis including medical carrier network valuations, discount analysis, and benchmarking.
- Leverage real-world, statistical data and modeling to recommend, test, validate, and track supporting health economics, return on investment (ROI), and healthcare benefit models for client businesses beyond traditional methods.
- Develop analytical analytics, data models, reporting, and data mining tools that scale across clients.
- Co‑develop and implement data collection strategies, design, and maintain databases.
- Conduct complex analyses adhering to best practice standards by selecting appropriate data sources, developing assumptions, recognizing considerations, and establishing recommendations.
- Collaborate with cross‑functional teams to define data requirements and ensure data accuracy and integrity.
- Identify opportunities for process improvement and efficiency through data analysis.
- Stay up‑to‑date with industry trends and best practices in data analysis.
- Resolve unreasonable results, suboptimal solutions, and data anomalies based on experience and professional judgment.
- Act as a technical expert and advise on strategic data mining techniques used to identify new relationships or patterns in data.
- Consult and provide expertise on new or enhanced product development opportunities including discussions on methodology, data requirements, coding implications, and the viability and profitability of a given proposal.
- Build predictive models to accurately analyze potential outcomes that are likely costs / savings for a given initiative or event(s).
- Develop and maintain effective cross‑functional working relationships to assure accurate, timely teamwork and project execution with assigned teams.
- Translate, document, and present approaches, processes, and results of complex modeling and statistical analysis into layperson terms for diverse, internal and external audiences.
- Build and maintain client relationships.
- Monitor market trends, engage in market research, and identify opportunities for initiatives.
- Support the development and training of team members and colleagues.
- Participate in peer review of your own work as well as your colleagues.
- Document all developed work with version controlling and logic documentation.
Requirements
- Bachelor’s degree (BS) in Mathematics, Actuarial Science, Statistics, Economics, or Computer Science.
- 7+ years’ working experience as an Actuarial Analyst, Data Analyst, or Data Scientist in the Health Care sector.
- 5+ years of hands‑on experience with structured query languages and statistical computing (e. g., R, RStudio, SQL, Python, SAS).
- 3+ years of hands‑on experience building and conducting ETL tasks.
- Knowledgeable about applied statistics, experimental design, and machine learning techniques.
- Expert with data mining and visualization tools such as Qlik, Tableau, or Power BI.
- Experience with developing medical and pharmacy utilization reporting, establishing utilization trends, and identifying meaningful and actionable observations.
- Experience with Uniform Discount and Data Specification (UDS) submissions is a plus.
- Experience with underwriting insurance premiums is a plus.
- Ability to generate information quickly and manage multiple projects at once.
- Knowledge of conducting health statistical modeling for medical and pharmacy, ROI analyses, and indirect comparisons and also hands on expertise with respect to newer and non‑traditional data science approaches.
- Diverse experience of healthcare databases and data sources (claims, encounters, labs, EMR, etc.).
- Extensive knowledge of healthcare/medical economics data such as hospital/physician /ASC claims, utilization data, and healthcare industry coding systems ICD-10, CPT/HCPCS, Revenue Codes, MS/APR-DRGs and APC.
- Strong analytical skills with the ability to collect, organize, analyze, conceptualize, problem solve, and disseminate information confidently and collaboratively with attention to detail, accuracy, timeliness.
- Solid knowledge of business, financial, strategic concepts, and emerging trends.
- Solid interpersonal skills, oral and written, and a professional presence.
- #J-18808-Ljbffr
Senior Consultant, Data Analytics – Network Evaluation Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Consultant, Data Analytics – Network Evaluation 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 Jobtailor 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 Consultant, Data Analytics – Network Evaluation 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 Consultant, Data Analytics – Network Evaluation bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!