RWE Data Scientist

Xenon7 ищет высококлассного и мотивированного научного сотрудника по работе с данными реальной медицинской практики (Real-World Evidence, RWE) для усиления нашей команды. Это отличная возможность для тех, кто увлечен использованием данных для преобразования сектора здравоохранения. Входя в состав нашей команды, вы будете использовать огромные массивы данных реального мира, чтобы создавать прозрения и доказательства, оказывающие значительное влияние на принятие решений в здравоохранении.

В качестве научного сотрудника по работе с данными RWE в Xenon7 вы будете на передовой разработки и внедрения сложных статистических и машинно-обучающих моделей. Ваша работа будет включать анализ больших медицинских наборов данных, таких как электронные медицинские записи, данные о страховых требованиях и другие источники данных реального мира, что играет ключевую роль в продвижении научных исследований в области здравоохранения, улучшении результатов лечения пациентов и оптимизации предоставления медицинских услуг.

• Сотрудничество с мультидисциплинарными командами для проектирования целей проекта и результатов.
• Создание и внедрение статистических моделей и алгоритмов для анализа сложных медицинских данных и получения полезных прозрений.
• Использование методов машинного обучения для создания предсказательных и предписывающих моделей для улучшения результатов лечения пациентов и эффективности здравоохранения.
• Управление и анализ больших наборов данных, обеспечение качества и целостности данных.
• Эффективная коммуникация аналитических результатов как техническим, так и неспециализированным заинтересованным сторонам.
• Постоянное оставание в курсе последних тенденций в сфере данных реальной медицинской практики и аналитике здравоохранения.

• Высшее образование (магистратура или докторская степень) в области науки о данных, статистики, биостатистики, информатики в здравоохранении или в смежной области.
• Подтвержденный опыт в сфере науки о данных, предпочтительно в индустрии здравоохранения, с акцентом на данных реальной медицинской практики.
• Подробные знания в области статистического моделирования и методов машинного обучения.
• Опыт работы с ключевыми источниками данных реального мира, такими как электронные медицинские записи и данные страховых требований.
• Знание языков программиров