Staff Data Scientist | Fraud / Billing

Staff Data Scientist | Fraud / Billing

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite den Aufbau und die Bereitstellung von ML- und GenAI-Systemen zur Betrugsbekämpfung im Gesundheitswesen.
  • Unternehmen: Machinify, ein führendes Unternehmen für Gesundheitsintelligenz mit innovativen Lösungen.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, umfassende Gesundheitsleistungen, unbegrenzter Urlaub und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und einem engagierten Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit KI und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und 5+ Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Machinify ist ein führendes Unternehmen im Bereich Gesundheitsintelligenz mit Expertise über den gesamten Zahlungsprozess hinweg und bietet unvergleichlichen Wert, Transparenz und Effizienz für Kunden im Gesundheitswesen im ganzen Land. Über 85 Gesundheitspläne, darunter viele der Top 20, setzen Machinify ein und vertreten mehr als 270 Millionen Leben. Machinify vereint eine vollständig konfigurierbare und inhaltsreiche, KI-gestützte Plattform mit erstklassiger Expertise. Wir stellen ständig in Frage, was in unserer Branche möglich ist, und schaffen disruptiv einfache, klar verständliche Wege zur Maximierung finanzieller Ergebnisse und zur Senkung der Gesundheitskosten.

Wir suchen einen Staff Data Scientist. Diese Rolle ist verantwortlich für den Aufbau und die Bereitstellung klassischer ML- und GenAI-Systeme, die Abrechnungsfehler, Audits und Betrugsansätze im Gesundheitszahlungsbereich generieren und validieren. Sie werden mit Fachexperten und funktionsübergreifenden Stakeholdern zusammenarbeiten, um produktionsreife Fähigkeiten mit klarem Kunden- und finanziellem Einfluss zu liefern.

Was Sie tun werden:

  • Aufbau und Versand klassischer ML- und GenAI-Pipelines, die Kandidaten für Abrechnungsfehler, Audits und Betrugsansätze in großen Gesundheitsansprüchen identifizieren, bewerten und erklären.
  • Fortschritt in der Forschung zu Anomalieerkennung, Informationsabruf und schwacher Überwachung, um Forschung in robuste Produktionssysteme umzuwandeln.
  • Beschleunigung der Konzeptgenerierung und -validierung mit Fachexperten durch Gestaltung von Workflows mit menschlicher Beteiligung, die eine hochdurchsatzfähige Überprüfung mit starker Präzision, Rückruf und Nachverfolgbarkeit ermöglichen.
  • Eigenverantwortliche Lieferung vom Problemframing und der Datenstrategie bis hin zur Modellentwicklung, -bewertung, -bereitstellung und -überwachung, mit Fokus auf Zuverlässigkeit und Kundenergebnisse.
  • Funktionsübergreifende Partnerschaft mit Produkt, Datenengineering, Betrieb, Fachexperten und Geschäftsführern zur Priorisierung von Arbeiten, Beseitigung von Hindernissen und Freisetzung von materiellem finanziellem Wert.
  • Hilfe beim Skalieren des Teams und der Plattform, während Machinify aggressiv auf den Wiederverkauf und die IPO-Bereitschaft hinarbeitet.

Was Sie mitbringen:

  • Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
  • Über 5 Jahre professionelle Erfahrung in der Datenwissenschaft.
  • Nachweisliche Erfolge im Management von Datenteams und der Bereitstellung komplexer, wirkungsvoller Produkte von der Idee bis zur Bereitstellung.
  • Starkes Wissen über Datenschutzbestimmungen und bewährte Verfahren in der Datensicherheit.
  • Außergewöhnliche Teammanagementfähigkeiten mit Erfahrung im Aufbau und der Leitung leistungsstarker Teams.
  • Fähigkeit, strategisch zu denken und methodisch auszuführen.
  • Fähigkeit, Veränderungen voranzutreiben und ein verteiltes Team zu inspirieren.
  • Starke Problemlösungsfähigkeiten und eine datengestützte Denkweise.
  • Fähigkeit, effektiv zu kommunizieren und mit verschiedenen Gruppen zusammenzuarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen.
  • Sie nehmen Herausforderungen mit Optimismus und einem ausgewogenen Ansatz an und bringen eine geschäftsorientierte Perspektive in die Produktentwicklung ein.
  • Sie priorisieren den Kundenimpact und stellen sicher, dass Ihre Arbeit den Wert unseres Produkts erheblich steigert.

Was wir bieten:

  • Arbeiten von überall in den USA! Machinify ist digital-first.
  • Top-Angebote für medizinische/zahnmedizinische/optische Versorgung.
  • FSA/HSA.
  • Studiengebührenrückerstattung.
  • Wettbewerbsfähiges Gehalt, 401(k) mit Unternehmensbeitrag.
  • Unbegrenzter PTO.
  • Zusätzliche Gesundheits- und Wellnessleistungen und Vergünstigungen.
  • Flexibles und vertrauensvolles Umfeld, in dem Sie sich ermächtigt fühlen, Ihre beste Arbeit zu leisten.

Das Gehalt für diese Position basiert auf einer Vielzahl von Faktoren, die für jeden Kandidaten einzigartig sind: wie Jahre und Tiefe der Erfahrung, festgelegte Fähigkeiten, Zertifizierungen usw. Wir stellen für verschiedene Ebenen ein, und das Grundgehalt kann je nach Ihrem bewerteten Niveau zwischen 180.000 und 230.000 USD liegen. Die Vergütung umfasst auch bedeutende Eigenkapitalanteile, Gesundheitsversorgung, unbegrenzten PTO und mehr.

Gleichstellung der Beschäftigung bei Machinify: Wir setzen uns für die Gleichstellung der Beschäftigung unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Abstammung, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, Behinderung, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck oder Veteranenstatus ein. Wir sind stolz darauf, ein Arbeitsplatz der Chancengleichheit zu sein. Machinify ist ein Arbeitgeber nach dem Prinzip der freien Willensentscheidung. Wir nehmen an E-Verify teil, wie es das geltende Recht vorschreibt. In Übereinstimmung mit den geltenden Landesgesetzen fragen wir während des Rekrutierungsprozesses nicht nach der Gehaltshistorie. Wenn Sie eine angemessene Unterkunft benötigen, um einen Teil des Bewerbungs- oder Rekrutierungsprozesses abzuschließen, lassen Sie es unsere Recruiter wissen.

Staff Data Scientist | Fraud / Billing Arbeitgeber: Machinify

Machinify ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem Fokus auf Transparenz und Effizienz im Gesundheitswesen fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Weiterbildung, während es gleichzeitig flexible, vollständig remote Arbeitsmöglichkeiten bietet. Mitarbeiter profitieren von regelmäßigen Teammeetings, Leistungsbewertungen und einer unterstützenden Führung, die darauf abzielt, sowohl individuelle als auch teamorientierte Erfolge zu fördern.

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Kontaktdaten:

Machinify Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Staff Data Scientist | Fraud / Billing 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 Machinify 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 Staff Data Scientist | Fraud / Billing mit Bravour zu bestehen

Maschinelles Lernen (ML)
Generative KI (GenAI)
Anomalieerkennung
Datenstrategie
Modellentwicklung
Datenanalyse
Teammanagement

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 Staff Data Scientist | Fraud / Billing bei Machinify gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Machinify 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 Machinify entscheidend sein!