Senior Data Scientist

Chez Komodo Health, nous donnons vie aux données pour réduire le fardeau mondial des maladies. Notre mission repose sur une utilisation plus intelligente des données, illustrée par notre Healthcare Map, la vue la plus grande et la plus précise de l'industrie sur le système de santé américain. En combinant des données patients anonymisées avec des algorithmes innovants et une expérience clinique, nous offrons une suite robuste d'applications logicielles qui répondent aux questions les plus difficiles du secteur de la santé. Nos solutions permettent aux clients de suivre les comportements des patients, d'identifier les lacunes dans les soins, de répondre aux besoins des patients et de finalement alléger le fardeau des maladies à l'échelle mondiale.

En poursuivant notre mission, nous restons ancrés dans nos valeurs fondamentales : être formidable, chercher la croissance, livrer des "wow" et profiter du voyage. En rejoignant Komodo Health, vous devenez membre d'une équipe diversifiée et solidaire de Dragons dédiée à réduire le fardeau des maladies tout en appréciant le processus.

L'équipe d'incubation de produits est essentielle pour définir et valider de nouvelles offres de produits qui augmentent la présence de Komodo sur les segments de marché émergents. Les data scientists de cette équipe jouent un rôle essentiel dans le développement et le déploiement de modèles analytiques avancés pour résoudre des défis complexes en matière de santé. Leur maîtrise de la manipulation de données à grande échelle et leur curiosité aident à transformer des problèmes ambigus en informations exploitables.

Au cours de votre première année, vous aurez :

• Développé et déployé des solutions analytiques pour différents cas d'utilisation pour l'incubation de produits.
• Collaboré avec des chefs de produit pour aligner les exigences du produit avec les méthodes d'analyse et la compréhension des données de santé.
• Travaillé de manière transversale pour influencer les décisions d'ingénierie des données et d'architecture pour des prototypes évolutifs.
• Facilité la transition des prototypes d'incubation vers d'autres équipes avec une documentation approfondie et du code réutilisable.
• Établi votre réputation en tant qu'expert en science des données au sein de Komodo.
• Continué d'apprendre et de rester à jour sur les tendances et technologies émergentes.

Pour atteindre ces objectifs, vous allez :

• Créer des résultats analytiques et des visualisations pour résoudre les problèmes des clients via la plateforme de Komodo.
• Contribuer à une base de code de production pour les produits SaaS, en respectant les meilleures pratiques d'ingénierie.
• Collaborer avec les chefs de produit sur la conception et la mise en œuvre des solutions.
• Réaliser des analyses exploratoires de données et de l'ingénierie de caractéristiques pour développer des hypothèses et des idées.
• Construire et valider des modèles analytiques en utilisant des techniques statistiques et d'apprentissage automatique.
• Communiquer les résultats à la fois aux parties prenantes techniques et non techniques par le biais de rapports et de présentations.

Vous apportez :

• Une expertise dans les méthodes analytiques et statistiques efficaces pour résoudre des problèmes réels de santé.
• Une maîtrise de Python et des bibliothèques pertinentes (par exemple, pandas, scikit-learn, TensorFlow).
• Une expérience de l'écriture de requêtes SQL et du travail avec des bases de données relationnelles.
• Une expérience en calcul de données à grande échelle avec les meilleures pratiques de développement logiciel collaboratif.
• Une solide compréhension des affaires et la capacité de relier les perspectives analytiques aux objectifs commerciaux.
• Des compétences efficaces en communication pour transmettre des concepts complexes aux parties prenantes non techniques.
• La capacité de travailler de manière autonome et collaborative dans un environnement agile et rapide.

• Expérience des technologies Big Data (par exemple, Hadoop, Spark) et des plateformes cloud (par exemple, AWS, GCP).
• Connaissance des outils de visualisation des données (par exemple, Superset, Tableau, Power BI).

L'échelle de rémunération pour ce poste est de 140,000 à