Sr. Azure Data Analyst

W Fusemachines, pionierskiej organizacji AI z ponad dziesięcioletnim doświadczeniem, jesteśmy na czele demokratyzacji technologii AI. Kierowani przez adiunkta Columbia University, Sameera Maskey, Ph.D., nasza misja jest solidna i globalna, wykorzystując talent AI z niedostatecznie obsługiwanych społeczności z czterech krajów. Naszym celem jest zniwelowanie luki technologicznej za pomocą naszych innowacyjnych rozwiązań, wpływając na różnorodne branże za pośrednictwem naszego zaangażowanego zespołu ponad 400 profesjonalistów.

To jest zdalna, kontraktowa propozycja dla profesjonalistów z branży ubezpieczeń zdrowotnych. Jako Starszy Analityk Danych Azure będziesz odgrywać kluczową rolę w budowaniu rozwiązań z zakresu Business Intelligence. Twoje zadania będą obejmować zbieranie, interpretację, analizę oraz wizualizację skomplikowanych zbiorów danych w celu prowadzenia wnikliwych, opartych na danych podejmowania decyzji w naszej organizacji. Głęboka wiedza na temat plików zdatnych do odczytu maszynowego (MRF) jest kluczowa, jako że wspiera to rozwiązania związane z cenami w ramach Finalnej Reguły Transparentności w Zakresie Pokrycia (TiC).

Ekspertyza w zakresie PowerBI, Azure, Snowflake oraz ubezpieczeń zdrowotnych jest obowiązkowa. Odpowiedni kandydat będzie działał w środowisku Agile, pomagając w architekturze, projektowaniu, implementacji i testowaniu zaawansowanych inicjatyw z zakresu business intelligence.

• Licencjat lub magister inżynierii w dziedzinie statystyki, matematyki, informatyki lub pokrewnej dziedzinie ilościowej.
• Minimum 3 lata doświadczenia w analizie danych, skupiając się na inteligencji biznesowej, wizualizacji danych i dostarczaniu projektów danych na dużą skalę w sektorze ubezpieczeń zdrowotnych.
• Udokumentowane doświadczenie w technologiach Microsoft, w tym Azure, Power BI i SQL Server.
• Preferowane certyfikaty to Microsoft Certified: Azure Fundamentals, Power BI Data Analyst oraz SnowPro Advanced Data Analyst.

Powinieneś posiadać zaawansowane umiejętności w zakresie analizy jakości danych, wniosków biznesowych, wizualizacji danych w PowerBI oraz silnych umiejętności SQL do obsługi skomplikowanych zestawów danych. Dobra znajomość magazynów danych, jezior danych, programowania w Pythonie oraz czyszczenia i transformacji danych jest niezbędna. Silne umiejętności analityczne są konieczne do przekładania danych na działania.

• Zbieranie danych, modelowanie, czyszczenie i wstępne przetwarzanie w celu wsparcia wymagań biznesowych i analitycznych warstw.
• Zastosowanie statystycznych, analitycznych metod do testowania hipotez, identyfikacji wzorców danych oraz dostarczania wglądów biznesowych.
• Projektowanie, budowanie i utrzymanie interaktywnych wizualizacji danych w celu skutecznej komunikacji z interesariuszami.
• Zapewnienie dokładności i integralności danych podczas przeprowadzania kontroli jakości i procedur walidacyj