Data Scientist Senior (Population Health)

Der Senior Data Scientist ist ein strategischer Führer in unserer Organisation, der den gesamten Lebenszyklus von Datenwissenschaftsinitiativen leitet, die direkte Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung haben. Durch Ihre tiefgehende Expertise und Beherrschung des maschinellen Lernens werden Sie die Entwicklung, Implementierung und Bewertung komplexer KI-Modelle im Gesundheitswesen, insbesondere im Bereich der Bevölkerungsmedizin, vorantreiben. Ihre Fähigkeit, technische Konzepte in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen, wird es den Stakeholdern ermöglichen, informierte Entscheidungen zu treffen, die die Patientenversorgung und die betriebliche Effizienz verbessern.

Sie werden auch eine entscheidende Rolle bei der Mentoring und Entwicklung von Junior-Datenwissenschaftlern und Analysten spielen und eine Kultur der datengestützten Innovation fördern.

Aufgaben:

• Leitung und Management des gesamten Lebenszyklus von Datenwissenschaftsprojekten, von der Konzeptualisierung und dem Design bis zur Entwicklung, Bereitstellung und laufenden Optimierung.
• Erstellung und Bereitstellung fortschrittlicher Analysen, die akute Nutzung (stationär/Notaufnahme) erklären und vorhersagen sowie quantifizieren, wie sich Veränderungen in der Versorgung (z.B. Panelverschiebungen, Kapazitätsunterschiede, Kontinuitätsunterbrechungen) auf Ergebnisse für Herzinsuffizienz und andere Hochrisikopopulationen auswirken.
• Übersetzung longitudinaler Patientendaten in umsetzbare Interventionspunkte über die Primärversorgung, Fachversorgung und Überwachungsprogramme.
• Partnerschaft mit klinischen und operativen Führungskräften zur Umwandlung analytischer Erkenntnisse in Empfehlungen für Versorgungswege, operationale Auslöser und Überwachungsprotokolle; Definition von Erfolgskriterien und Bewertung der Auswirkungen.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Definition des Projektumfangs, der Ziele, des analytischen Designs, der Validierungsstrategie und der erwarteten Auswirkungen, um sicherzustellen, dass sie mit den organisatorischen Zielen und messbaren Verbesserungen der Gesundheitsversorgung übereinstimmen.
• Nutzung eines tiefen Verständnisses von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Erstellung von Modellen auf Patienten- und Bevölkerungsebene, die Risikostratifizierung, Verlaufanalysen, Prognosen, Kapazitätsplanung und Szenarioanalysen für verschiedene Anwendungen im Gesundheitswesen unterstützen.
• Verwendung von Clustering, Dimensionsreduktion und tiefen generativen Modellen zur Aufdeckung verborgener Muster und Erkenntnisse innerhalb großer, komplexer Gesundheitsdatensätze.
• Anwendung rigoroser Validierungstechniken zur Sicherstellung der Modellgenauigkeit, Stabilität, Fairness, Generalisierbarkeit und klinischen Nützlichkeit über Patientenkohorten, Standorte, Zeiträume und betriebliche Umgebungen hinweg.
• Überwachung der Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen und Gewährleistung einer nahtlosen Integration in bestehende Systeme.
• Extraktion von Erkenntnissen aus klinischen und betrieblichen Datenquellen (Epic Clarity, HL7 und andere Unternehmensdatenquellen), um Entscheidungsfindung zu informieren und die Projektleitung zu steuern.
• Übersetzung komplexer technischer Ergebnisse in überzeugende Narrative, die bei nicht-technischen Stakeholdern Anklang finden, durch Präsentationen, Dashboards, technische Dokumentation und Gespräche mit Stakeholdern.
• Förderung datengestützter Entscheidungsfindung durch effektive Kommunikation des Wertes und der Auswirkungen von KI-Modellen.
• Mentoring und Anleitung von Junior-Datenwissenschaftlern zur Förderung ihres beruflichen Wachstums und ihrer technischen Expertise.
• Förderung einer Kultur der Zusammenarbeit, des Wissensaustauschs und des kontinuierlichen Lernens innerhalb des Datenwissenschaftsteams.
• Beitrag zur Entwicklung von Best Practices und Standards für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen innerhalb der Organisation.
• Aktualisierung über die neuesten Fortschritte im maschinellen Lernen und in der Gesundheitsforschung zur Identifizierung von Verbesserungs- und Innovationsmöglichkeiten.
• Experimentieren mit neuen Ansätzen und Technologien zur Verbesserung der Modellleistung und zur Erweiterung der Datenwissenschaftskapazitäten der Organisation.

Die Arbeit wird typischerweise in einem Büro oder remote durchgeführt. Verantwortlich für die Erfüllung aller spezifischen Aufgaben und die Einhaltung aller Richtlinien und Verfahren der Organisation.

Bevorzugte Fähigkeiten:

• Databricks, Python, SQL, fortgeschrittene statistische Analyse, maschinelles Lernen, aufkommende KI-Technologien und Implementierung (LLMs, RAG, GenAI, agentische Workflow-Integrationen und -Bereitstellungen)
• Erfahrung im Gesundheitswesen, vorzugsweise mit Initiativen zur Bevölkerungsmedizin
• Vertrautheit mit Epic Clarity, Caboodle, Leistungsdaten, CMS/Medicare-Populationen oder Analytik zwischen Zahler und Anbieter

Bildung:

• Bachelor-Abschluss in einem verwandten Studienbereich (erforderlich)

Erfahrung:

• Mindestens 4 Jahre relevante Erfahrung (erforderlich)

Fähigkeiten:

• Methoden des maschinellen Lernens; analytisches Denken; Python (Programmiersprache); Gruppenarbeit; strukturierte Abfragesprache (SQL); statistische Methoden; Kommunikation; klinische Datenbereinigung; C++ Programmiersprache

Gleichberechtigter Arbeitgeber. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Alter, Schwangerschaft, genetischen Informationen, Behinderung, Status als geschützter Veteran oder einer anderen geschützten Kategorie gemäß den geltenden Bundes-, Landes- und lokalen Gesetzen Berücksichtigung für eine Anstellung.

Unsere Vorteile:

Wir bieten Gesundheitsleistungen für Vollzeit- und Teilzeitstellen ab dem ersten Tag, einschließlich Augenheilkunde, Zahnmedizin und Verschreibungsdeckung.