Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die BI-Plattform und entwickle innovative Datenstrategien für das Gesundheitswesen.
- Unternehmen: Theoria Medical, ein zukunftsorientiertes Unternehmen im Gesundheitssektor.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachsendes Team mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Analytics und BI, idealerweise im Gesundheitswesen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 58500 - 71500 € pro Jahr.
Theoria Medical ist eine umfassende medizinische Gruppe und Technologieunternehmen, das sich der Versorgung von Patienten über den gesamten Pflegeverlauf hinweg widmet, mit einem starken Fokus auf die Nachsorge. Wir arbeiten mit Einrichtungen im ganzen Land zusammen, um die Qualität der erbrachten Pflege zu verbessern, Prozesse zu verfeinern und kritische Beziehungen zu stärken. Unsere Dienstleistungen umfassen Facharztversorgung, Telemedizin, Fernüberwachung von Patienten und mehr. Derzeit betreiben wir Hausarztpraxen und bieten medizinische Dienstleistungen für Pflegeeinrichtungen in mehreren Bundesstaaten an.
Wir suchen talentierte Führungskräfte, die leidenschaftlich daran interessiert sind, die Gesundheitsversorgung zu transformieren, um unser Team zu verstärken.
Allgemeine Zusammenfassung
Dies ist eine Builder-Rolle, keine Berichtsfabrik-Rolle — und es sind zwei Jobs in einem. Sie sind der Produktverantwortliche für unsere BI-Plattform, entscheiden, was gebaut wird, für wen und in welcher Reihenfolge, und Sie sind auch für unsere Unternehmens-BI- und Datenstrategie verantwortlich. Sie arbeiten mit Geschäftspartnern aus den Bereichen Klinik, Betrieb, Finanzen und Personalwesen zusammen. Sie sind auch ein praktischer Builder, der die dbt-Modelle schreibt, die Pipelines debuggt und die Dashboards selbst erstellt.
Unsere Daten leben heute über mehrere Systeme und Berichtsebenen hinweg, neben der üblichen Flut von Tabellenkalkulationen, die Betreiber erstellt haben, weil sie sofort Antworten benötigten. Wir stellen einen Leiter ein, der dies in eine vertrauenswürdige Plattform konsolidiert und in das Betriebssystem verwandelt, auf dem unsere klinischen und geschäftlichen Teams arbeiten.
Was Sie besitzen werden
- Datenstrategie & Produktverantwortung: Verantwortlich für die BI-Plattform als Produkt: kennt die Benutzer regionaler und einrichtungsbezogener Führungskräfte, ACO und Qualität, Finanzen, Umsatzzyklus und Führungskräfte; pflegt eine priorisierte Roadmap und ist verantwortlich für die Akzeptanz, nicht nur für die Lieferung.
- Aufnahme & Priorisierung: Führt eine sichtbare Warteschlange mit festgelegten Kriterien und veröffentlichten Abwägungen; sammelt Anforderungen aus erster Hand, anstatt Tickets entgegenzunehmen, und ist bereit, einem Stakeholder zu sagen, dass die Metrik, die sie verwendet haben, falsch ist.
- Programmlieferung: Definiert und sequenziert die Zusammenarbeit mehrerer Teams — Datenmigrationen, Tool-Rollouts, ACO- und Qualitätsberichterstattung — verwaltet Abhängigkeiten und Anbieter und hält zugesagte Termine ein; verantwortlich für Rollout, Schulung und die unglamouröse Arbeit des Rückbaus alter Berichte.
- Plattform & Architektur: Verantwortlich für das Warehouse/Lakehouse und die BI-Ebene von Ende zu Ende: Aufnahme aus EHR (einschließlich ChartEasy™), Abrechnung und Ansprüche, ACO- und Zahlerdateien sowie Personalsysteme; eine getestete, dokumentierte Transformationsschicht; und ein semantisches Modell, in dem „Zensus“, „Begegnung“ und „Wiedereinweisung“ unternehmensweit dasselbe bedeuten.
- Governance & Vertrauen: Verantwortlich für Definitionen, Verwaltung, rollenbasierte Zugriffsrechte, Herkunft, Datenqualitätsüberwachung und SLAs; fungiert als operativer Eigentümer von PHI in der Analyseumgebung neben Compliance und Sicherheit und erstreckt dieselbe Governance auf KI — genehmigte Modelle und BAAs, wenn Daten anonymisiert werden müssen, und wie KI-generierte Analysen validiert werden.
- Praktische Analytik: Baut persönlich das, was am wichtigsten ist: Betriebsdashboards für Einrichtungen und Regionen, Produktivität von Anbietern, Trends bei Zensus und Aufenthaltsdauer, Qualität und leistungsbasierte Pflege sowie Berichterstattung für Führungskräfte; arbeitet mit ACO und Qualität an der Berechnung von Maßnahmen, Risikoadjustierung und HCC-Erfassung sowie Wiedereinweisungen.
- KI im Stack: Bewertet, testet und implementiert konversationelle Analytik und natürliche Sprachabfragen auf einer semantischen Grundlage, die stark genug ist, um ihr zu vertrauen; wählt absichtlich zwischen Frontier- und selbstgehosteten Modellen hinsichtlich Kosten, Latenz und welche Daten die Umgebung verlassen dürfen; nutzt KI als tägliche Hebelwirkung und setzt die Leitplanken dafür, wie das Team dasselbe tut.
- Team: Stellt Analysten und Analytics Engineers ein, schult und entwickelt sie, während die Funktion wächst, und legt die Standards für Code-Überprüfung, Dokumentation und Lieferqualität fest.
Qualifikationen
- Erfahrung & Hintergrund: 6+ Jahre in Analytik, Analytics Engineering oder BI, einschließlich der Verantwortung für eine Datenplattform von Ende zu Ende, anstatt zu jemand anderem beizutragen.
- Nachgewiesene 3+ Jahre Erfahrung in der Führung von Analytik als Produkt — Verantwortung für eine Roadmap, Schlichtung konkurrierender Stakeholder-Anforderungen und Messung an der Akzeptanz, anstatt an geschlossenen Tickets — plus eine Erfolgsbilanz bei der Lieferung mehrerer Teams zu vereinbarten Terminen.
- 3+ Jahre Erfahrung in der Gesundheitsanalytik mit echtem Verständnis für Nachsorge- oder Seniorenpflegeoperationen: Zensus, Belegung, Aufenthaltsdauer, Begegnungsvolumen, Produktivität von Anbietern und Leistung auf Einrichtungsebene.
- Praktische Erfahrung mit klinischen und EHR-Daten, einschließlich Interoperabilitätsfeeds (HL7v2, FHIR, ADT, CCD/C-CDA), sowie mit wertbasierten Pflege- und Qualitätsanalysen — ACO oder Medicare Advantage, Risikoadjustierung und HCC-Erfassung, Wiedereinweisungen und CMS-Messberichterstattung.
- Praktische Erfahrung im Umgang mit PHI gemäß HIPAA — Zugriffskontrolle, Anonymisierung und Auditanforderungen.
Technische Fähigkeiten & Fertigkeiten:
- Tiefes SQL sowie Produktionserfahrung in einem modernen Stack: eine Cloud-Datenplattform (Snowflake, Databricks oder gleichwertig), dbt, ein verwaltetes Aufnahme-Tool (Fivetran, Airbyte), ein Orchestrator und eine moderne BI-Plattform mit einer semantischen Schicht (Omni, Looker, Power BI, Tableau, Sigma).
- Tägliche Vertrautheit mit Frontier-LLMs und KI-unterstützten Entwicklungstools, mit dem Urteil, zu erkennen, wann die Ausgabe falsch ist, und einem funktionierenden Verständnis von konversationeller Analytik und semantischer Verankerung.
- Fähigkeit, Anforderungen aus erster Hand zu sammeln und Geschäftsfragen in vertrauenswürdige, gut definierte Metriken zu übersetzen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten (mündlich und schriftlich) in klinischen, betrieblichen, finanziellen und leitenden Zielgruppen.
- Problemlösung, autonomes Denken und Verantwortung für die Lösung von Anfang bis Ende.
- Engagement für Datenqualität, Governance und ethische Handhabung von geschützten Gesundheitsinformationen.
Bevorzugt: erste oder frühe Datenanstellung oder Aufbau einer Datenfunktion aus niedriger Reife; formale Produkt- oder Projektmanagementerfahrung neben technischer Arbeit; Produktion von Databricks und/oder Snowflake sowie Omni als BI-Schicht; Implementierung von konversationeller Analytik oder natürlicher Sprachabfrage für nicht-technische Benutzer; Open-Source- oder selbstgehostete Modelle und LLMs, die auf unstrukturierte klinische Texte angewendet werden; Personalmanagement oder klare technische Mentorschaft.
Arbeitsanforderungen & Bedingungen
- Arbeitsmodell: Hybrid.
- Reisen: Gelegentliche Reisen können basierend auf den geschäftlichen Anforderungen erforderlich sein.
- Körperliche Anforderungen: Fähigkeit, längere Zeit am Computer zu sitzen. Feine motorische Fähigkeiten und visuelle Schärfe erforderlich. Fähigkeit, gelegentlich zu biegen, zu erreichen und Geräte über Schulter- oder Kniehöhe zu erreichen.
Bonusberechtigt
Die vorstehenden Funktionen sind möglicherweise nicht umfassend in Bezug auf die Arbeit, die von einem Mitarbeiter in dieser Position ausgeführt wird. Das Management behält sich das Recht vor, die Arbeitsaufgaben dieser Position hinzuzufügen, zu ändern oder zurückzuziehen. Das Management behält sich auch das Recht vor, angemessene Anpassungen vorzunehmen, damit ein qualifizierter Mitarbeiter die wesentlichen Funktionen dieser Rolle erfüllen kann. Mitarbeiter müssen in der Lage sein, die wesentlichen Funktionen dieser Position zufriedenstellend auszuführen, mit oder ohne angemessene Anpassung. Theoria Medical führt bei allen Kandidaten nach Annahme eines bedingten Angebots kriminalpolizeiliche Überprüfungen und Drogentests durch.
Director, Data & BI Arbeitgeber: theoriamedical
Theoria Medical ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine innovative und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, aktiv zur Transformation der Gesundheitsversorgung beizutragen. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung und einem hybriden Arbeitsmodell fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit, während es gleichzeitig die Lebensqualität der Patienten verbessert. Die einzigartige Kombination aus modernster Technologie und einem engagierten Team macht Theoria Medical zu einem attraktiven Arbeitsplatz für Fachkräfte im Bereich Daten und BI.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Director, Data & BI 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 theoriamedical 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 Director, Data & BI 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 Director, Data & BI bei theoriamedical gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei theoriamedical 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 theoriamedical entscheidend sein!