Sr. Azure Data Analyst

В Fusemachines, передовой организации в области искусственного интеллекта с более чем десятилетним опытом, мы на переднем крае демократизации технологий ИИ. Под руководством доцента Колумбийского университета, доктора философии Самера Маски, наша миссия является масштабной и глобальной. Мы используем таланты в области ИИ из недостаточно обслуживаемых сообществ в четырех странах, стремясь сократить технологический разрыв с помощью наших инновационных решений и оказывая влияние на различные отрасли через нашу преданную работе команду из более чем 400 профессионалов.

Это удаленная, контрактная возможность для профессионалов в отрасли страхования здоровья. В качестве старшего аналитика данных Azure вы будете играть ключевую роль в создании решений в области бизнес-аналитики. Ваша задача будет включать сбор, интерпретацию, анализ и визуализацию сложных наборов данных для поддержки информированного принятия решений в нашей организации. Глубокие знания в области Машиночитаемых Файлов (MRF) критически важны, так как они поддерживают решения по информации о ценообразовании в соответствии с окончательным правилом Прозрачности в Покрытии (TiC).

• Бакалаврская или магистерская степень в области статистики, математики, компьютерных наук или другой количественной специальности.
• Не менее 3 лет опыта в аналитике данных с упором на бизнес-аналитику, визуализацию данных и реализацию проектов обработки больших данных в секторе страхования здоровья.
• Доказанный опыт работы с технологиями Microsoft, включая Azure, Power BI и SQL Server.
• Приветствуются сертификаты Microsoft Certified: Azure Fundamentals, аналитик данных Power BI и SnowPro Advanced Data Analyst.

Вам следует обладать продвинутыми навыками анализа качества данных, получения бизнес-инсайтов, визуализации данных в PowerBI, а также сильными навыками SQL для работы со сложными наборами данных. Хорошее понимание хранилищ данных, озер данных, программирования на Python, очистки и преобразования данных является обязательным. Сильные аналитические навыки необходимы для перевода данных в действенные инсайты.

• Сбор данных, моделирование, очистка и предварительная обработка для поддержки бизнес-требований и аналитических слоев.
• Применение статистических, аналитических методов