Principal Data Scientist

Compañía: Abarca Health

Ubicación: Puerto Rico (Modelo de Trabajo Híbrido Flexible)

En Abarca, estamos liderando una revolución en el cuidado de la salud a través de tecnología más inteligente, redefiniendo los beneficios farmacéuticos, y esto es solo el comienzo. Nuestro equipo de Estrategia de Valor de Medicamentos gestiona las operaciones de la red de farmacias, desarrolla informes estandarizados y elabora estrategias de precios y suscripción. El equipo de Análisis de Datos dentro de él crea y gestiona informes estándar para Abarcans y clientes, examina datos en bruto para auditorías, construye modelos predictivos e identifica oportunidades operativas y clínicas.

Como nuestro Científico de Datos Principal, utilizarás tus habilidades de codificación para gestionar y transformar grandes volúmenes de datos en información significativa y soluciones personalizadas. Si eres un entusiasta de la codificación (Python, R, SQL, etc.) que prospera en el desarrollo de soluciones y visualizaciones creativas, este rol es perfecto para ti. Es una oportunidad única para tener un impacto significativo, ser parte de un grupo de pensamiento innovador y disfrutar de la flexibilidad de un entorno de trabajo remoto.

• Diseñar y desarrollar soluciones de datos utilizando minería de datos, modelado de datos, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático.
• Analizar e interpretar grandes volúmenes de datos utilizando lenguajes de programación orientados a datos y software de visualización.
• Liderar el desarrollo de herramientas analíticas relacionadas con conocimientos de mercado y conceptos de salud poblacional.
• Ingeniar modelos de ajuste de riesgo para predecir gastos en medicamentos para diversas ubicaciones geográficas.
• Servir como experto en la materia para el equipo de análisis en el desarrollo de informes complejos.
• Crear presentaciones e informes para partes interesadas multifuncionales.
• Desarrollar publicaciones para resaltar y mostrar las ofertas de DVS.
• Realizar análisis ad-hoc según sea necesario.
• Participar en otros proyectos de DVS según sea necesario.

• Licenciatura o maestría en Estadística, Economía, Cuidado de la Salud o un campo relacionado (o experiencia relevante equivalente).
• Más de 6 años de experiencia en análisis de datos de salud (por ejemplo, datos de reclamos médicos y farmacéuticos).
• Habilidad demostrada para aplicar métodos estadísticos causales y/o aprendizaje automático a grandes conjuntos de datos.
• Dominio de Python, R, SQL, métodos estadísticos avanzados y lenguajes de programación orientados a datos, modelado estadístico y software de visualización (por ejemplo, Tableau, PowerBI).
• Fuertes habilidades para resolver problemas en análisis de costos y utilización de la atención médica.
• Excelentes habilidades de comunicación oral y escrita.

• Proyectos de ciencia de datos completados que involucren aplicación de ML o algoritmos.
• Experiencia en codificación de salud (CPT, ICD, HCPCS).
• Comprensión de la dinámica del mercado de la salud.
• Experiencia con requisitos normativos y de formularios para Medicaid y/o Medicare.
• Experiencia en el diseño y desarrollo de aplicaciones y sistemas de IA.
• Experiencia con tecnología en tiempo real y de transmisión (por ejemplo, Azure Event Hubs, Azure Functions, Pub/Sub, Kafka, Spark Streaming).
• Experiencia con marcos de big data como Snowflake, BigQuery, Google Dataproc o Databricks.

• Capacidad para acceder y navegar por cada departamento dentro de las instalaciones de la organización.
• Trabajo sedentario que implica principalmente estar sentado o de pie.

En Abarca, celebramos la diversidad y garantizamos que nuestra fuerza laboral refleje las comunidades a las que servimos. Nos enorgullece brindar igualdad de oportunidades de empleo y prohibir cualquier forma de discriminación y acoso. Nos adherimos a principios que aseguran que todos los empleados y solicitantes sean tratados de manera justa sin importar raza, color, religión, edad, sexo, origen nacional, estado de discapacidad, condición médica, información genética,