Data Scientist - PBM Pricing Optimization

Job expired!

Присоединяйтесь к CVS Health в качестве Data Scientist - Оптимизация Ценообразования PBM

В CVS Health каждый из нас имеет единую, ясную цель: привносить сердце в каждый момент вашего здоровья. Эта цель руководит нашим стремлением предоставлять улучшенное, человеко-ориентированное здравоохранение в быстро меняющемся мире. Закрепленная в нашем бренде — с сердцем в его центре — наша цель подчеркивает, что то, как мы предоставляем наши услуги, так же важно, как и то, что мы предоставляем. Наши Поведения Сердца На Работе™ поддерживают эту цель. Мы хотим, чтобы каждый, кто работает в CVS Health, чувствовал себя уполномоченным своей ролью в трансформации нашей культуры и ускорении нашей способности к инновациям и предоставлению решений, делающих здоровье более личным, удобным и доступным.

Роль Data Scientist в CVS Health находится на передовой инноваций и напрямую влияет на бизнес-решения. Эта позиция является частью команды Finance Analytics и сосредоточена на создании и развертывании аналитических моделей, которые помогают бизнесу PBM выполнять свои финансовые гарантии перед клиентами и аптеками. Команда работает с моделями машинного обучения (ML), прогнозирования и оптимизации (включая методы линейного и смешанного целочисленного программирования), чтобы оптимизировать цены на лекарства для 95 миллионов американцев. Модели разработаны для выполнения финансовых гарантий, заключенных Caremark с его клиентами и аптечными партнерами, путем оптимизации цен на лекарства с учетом различных регулятивных и бизнес-ограничений. Эти оптимизированные цены на лекарства принесли более $100 млн для Caremark.

Бакалаврская степень в области Data Science, Computer Science, Applied Math, Operations Research, Statistics, Health Policy или смежной области, а также 1-2+ лет профессионального опыта в:

Извлечении практических выводов из анализа и интерпретации результатов сложных моделей для бизнес-аудиторий, включая технические, нетехнические и руководящие составы.
Подготовке данных для анализа, сотрудничестве с командами по разработке данных для создания наборов данных для моделирования и выполнении инженерии характеристик.
Эффективной и уверенной коммуникации с бизнес-партнерами, членами проектной команды и высшим руководством.
Работе с данными и глубокому пониманию аналитики в сфере здравоохранения/розничной торговли.

2+ лет опыта применения современных техник машинного обучения для создания предсказательных моделей как для задач классификации, так и задач регрессии.
2+ лет опыта работы с общими линейными моделями, включая техники регрессии, модели маркетингового микса и т. д.
2+ лет опыта программирования на Python или аналогичном языке программирования
1+ год опыта работы с SQL
1+ год опыта со статистическими измерениями, включая экспериментальный дизайн, выбор тестов и контрольных выборок, сопоставление по склонности и т. д.

3+ года опыта программирования на Python и использования пакетов оптимизации, таких как Gurobi, CPLEX и т. д.
Предыдущий опыт разработки и развертывания продвинутых аналитических моделей, поддерживающих области оценки рисков, актуарной науки и финансовой оптимизации.
Опыт работы с математической оптимизацией в роли в финансовой индустрии крайне желателен.

Бакалаврская степень в области Data Science, Computer Science, Applied Math, Operations Research, Statistics, Health Policy или смежной области. Предпочтительно: Магистерская степень или PhD в этих областях.

Типичный диапазон оплаты для этой роли составляет $75,705.00 - $154,500.00. Фактическое предложение базовой зарплаты будет зависеть от различных факторов, включая опыт, образование, географию и другие релевантные факторы. Эта позиция также имеет право на