Auf einen Blick
- Aufgaben: Verbessere Entscheidungssysteme und arbeite an realen Produktionssystemen.
- Unternehmen: Pivotal Health, führende Technologieplattform im Gesundheitswesen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und faire Gesundheitsversorgung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen mit innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in angewandter Datenwissenschaft und Optimierung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
About Pivotal Health
Pivotal Health is the leading technology platform that helps healthcare providers get paid fairly in an increasingly complex reimbursement landscape.
Today, many providers face persistent underpayment from health insurance companies, despite delivering high-quality care.
While processes like IDR (Independent Dispute Resolution) were designed to promote fairness, they’re often administrative-heavy, time‑friendly, and difficult to navigate without the right tools.
Pivotal Health combines software, data, and service into a seamlessly integrated, AI‑driven platform that simplifies these complex reimbursement workflows.
We help providers efficiently dispute underpaid claims, reduce administrative burden, and recover the reimbursement they’re entitled to; without adding more work to already stretched teams.
Our full‑service IDR solution is just the starting point.
We’re building solutions that enable providers to operate with clarity, control, and confidence across the reimbursement journey.
About the Role
We’re hiring a Staff Data Scientist, Decisioning to improve the systems that determine how Pivotal makes high‑value decisions in core workflows.
This role is for someone with a strong applied data science or optimization background who wants to work on real production systems, not just offline analysis.
You’ll operate at the intersection of data, experimentation, modeling, economics, and software.
The work may span areas like the offer engine, feedback loops for model and rule improvements, configurable decision systems, experimentation on operational workflows, and other products where better decision quality directly improves business outcomes.
We’re especially interested in candidates who have worked on hard decisioning problems in environments like marketplaces, pricing and revenue optimization, lending and credit, ad tech, bidding systems, or other domains where experimentation, optimization, and operating constraints all matter at once.
This is not a research‑only role.
We want someone who can think deeply, work rigorously, and still move quickly from analysis and modeling into production changes with measurable impact.
We also want someone who is AI‑first in their own workflow.
The right person will use AI actively for exploration, analysis, iteration, experimentation, and engineering support, and will help the team build a strong AI‑native way of working.
- What You’ll Do
- Improve decisioning systems that affect pricing, offer behavior, workflow routing, and other economically meaningful product outcomes.
- Design and run experiments that help us understand whether product, rules, prompt, or model changes are actually improving performance.
- Build models, heuristics, optimization logic, or evaluation frameworks that improve real‑world outcomes under operational constraints.
- Help translate business objectives into measurable decisioning systems with clear tradeoffs and success criteria.
- Work closely with engineers to productionize new logic rather than stopping at notebooks or offline recommendations.
- Help design feedback loops that connect model and workflow behavior back to product and business outcomes.
- Contribute to configurable rules systems and other controls that make decisioning easier to manage and improve over time.
- Use AI as a force multiplier in your own workflow and help the team move faster by bringing strong AI‑native habits.
- Balance rigor and speed in an environment where shipping matters and iteration is constant.
- What Success Looks Like
- meaningful improvements to the offer engine or related decision systems
- high‑quality experiments that clarify which changes actually improve outcomes
- stronger feedback loops between model behavior, rule behavior, and business performance
- better visibility into tradeoffs across quality, economics, operational cost, and user outcomes
- becoming a trusted owner of an important decisioning surface
- helping raise the team’s bar on experimentation, analytical rigor, and evidence‑based iteration
Who You Are
- You are excited by high‑stakes decisioning problems that combine data, uncertainty, incentives, and operational constraints.
- You have strong applied data science instincts, but you want your work to ship.
- You are comfortable moving between modeling, experimentation, analysis, and product or engineering collaboration.
- You can reason clearly about metrics, tradeoffs, and second‑order effects.
- You are pragmatic and can choose the right level of sophistication for the problem instead of overcomplicating it.
- You are an AI power user yourself and actively use AI in your day‑to‑day work with good judgment.
- You like operating in fast‑moving environments where the path is not perfectly defined and impact comes from good judgment plus speed.
- We’d Be Especially Excited If You Have
- experience in pricing, revenue optimization, marketplace ranking, matching, bidding, lending, credit, underwriting, or ad tech systems
- experience designing and interpreting experiments in production environments
- experience with optimization, decisioning, forecasting, or applied statistics in high‑leverage product systems
- experience partnering tightly with engineers to productionize models, logic, or recommendations
- experience with Python and backend‑adjacent technical workflows
- experience turning messy business problems into measurable systems with clear operating tradeoffs
- experience in healthcare or other operationally complex industries
- Why This Role Is Interesting
- The problems are economically meaningful and close to core company outcomes.
- The work combines data science depth with real product and production ownership.
- You’ll have room to shape the next generation of decisioning systems at a company where these systems matter.
- This is the kind of role where strong thinking can translate into clear business leverage quickly.
- We care about rigor, but we also care about shipping.
- Candidates from marketplaces, lending, pricing, and optimization teams often do especially well in this kind of environment because they are used to balancing models, metrics, and operational realities.
- Example Technical Environment
- Python‑based services and internal ML tooling
- model evaluation and experimentation workflows
- configurable rules and decisioning systems
- production APIs and operational workflows
- AI and model‑backed systems grounded in structured internal data
- Why You’ll Love Working Here
We’re a collaborative, low‑ego team on a mission to make healthcare reimbursement fairer for providers.
While we primarily hire around our core hubs–Los Angeles and New York–we remain open to exceptional talent outside those regions.
Remote and hybrid flexibility varies by role and team, and is outlined in each job description.
Benefits Include
- Competitive compensation, including equity
- Full health, dental, and vision coverage
- Retirement savings plan through 401(k)
- Flexible time off
- Opportunities for company‑wide connection and events
- Employment Information
- Work Authorization
Candidates must be authorized to work in the United States without current or future employer sponsorship.
Equal Employment Opportunity
Pivotal Health is an Equal Opportunity Employer.
We celebrate diversity and are committed to creating an inclusive environment for all employees.
We do not discriminate on the basis of race, color, religion, sex, gender identity or expression, sexual orientation, national origin, age, disability, veteran status, or any other legally protected status.
Reasonable Accommodations
Pivotal Health provides reasonable accommodations for qualified individuals with disabilities in accordance with applicable laws.
If you need assistance during the application or interview process, please let us know.
Background Checks
Employment is contingent upon successful completion of applicable background checks, where permitted by law.
At-Will Employment
Employment with Pivotal Health is at‑will and may be terminated by either party at any time, with or without cause or notice, in accordance with applicable law.
#J-18808-Ljbffr
Staff Data Scientist Arbeitgeber: Pivotal Health
Als Senior Analyst in unserem dynamischen Unternehmen haben Sie die Möglichkeit, in einem unterstützenden und innovativen Arbeitsumfeld zu arbeiten, das auf kontinuierliches Lernen und Wachstum ausgerichtet ist. Wir bieten Ihnen nicht nur wettbewerbsfähige Vergütungen und umfassende Sozialleistungen, sondern auch die Chance, an spannenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf unsere Kunden haben. Unsere offene Unternehmenskultur fördert den Austausch von Ideen und die Zusammenarbeit über Abteilungen hinweg, was Ihnen hilft, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und Ihre Karriere voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Data Scientist 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 Pivotal Health 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 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 Staff Data Scientist bei Pivotal Health gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pivotal Health 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 Pivotal Health entscheidend sein!