Research Consultant Data Scientist in Katowice

Nasza drużyna Dandelion Health została założona w 2020 roku przez ekspertów w dziedzinie technologii zdrowotnych, systemów szpitalnych, akademii i klinicznej sztucznej inteligencji. Budujemy największą na świecie platformę szkoleniową AI i rozwoju klinicznego. Dziś jesteśmy dumni z naszej zdolności do ułatwienia dostępu do danych dla deweloperów AI, firm farmaceutycznych i urządzeń medycznych, jednocześnie podnosząc standardy bezpieczeństwa pacjentów i jakości danych. Jutro będziemy miejscem, gdzie każda organizacja opieki zdrowotnej może stworzyć odpowiedzialny produkt kliniczny AI.

Nasze dane współpracują z systemami zdrowotnymi, aby bezpiecznie i etycznie udostępniać ich zanonimizowane dane pacjentów deweloperom AI. Obecnie dane są pozyskiwane z Sharp HealthCare, Sanford Health i Texas Health Resources – wkrótce dołączy do nas dwa dodatkowe amerykańskie systemy zdrowotne. Posiadamy dane kliniczne sięgające 1 lipca 2016 roku. Te dane reprezentują ponad 10 milionów pacjentów i obejmują, ale nie ograniczają się do:

• Dane strukturalne (np. 100% EMR, w tym niektóre roszczenia)
• Dane tekstowe (np. notatki kliniczne, raporty radiologiczne)
• Obrazy (np. DICOM, patologia)
• Wideo
• Fale
• Dane z ciągłego monitorowania

Twoja rola to bycie specjalistą ds. danych zdrowotnych, który zna się na danych klinicznych i elektronicznych rekordach zdrowotnych. Twoim głównym zadaniem będzie współpraca z naszymi klientami w celu opracowania rozwiązań w zakresie nauki o danych oraz analizy zestawów danych gotowych do AI, aby dostarczyć kluczowe spostrzeżenia przy użyciu danych multimodalnych. Będziesz kuratorować zestawy danych, identyfikując subpopulacje pacjentów lub kohorty chorobowe oraz łączyć dane multimodalne, aby przeprowadzać szybkie analizy eksploracyjne AI/ML i dowodów z rzeczywistego świata, eksperymenty modelowe i/lub walidację modeli. Będziesz prowadzić badania analityczne od początku do końca, mając pełną kontrolę nad projektowaniem badań, strategiami kuracji danych, szacowaniem wysiłku, projektowaniem analitycznym i dostarczaniem ostatecznych wyników. Wykorzystasz swoją wiedzę o danych, umiejętności programowania i krytyczne myślenie, aby wspierać naszych klientów, projektując i dostarczając rozwiązania, które pomogą im stawić czoła szerokiemu zakresowi wyzwań biznesowych. Ostatecznym celem twojego zespołu jest dostarczenie najwyższej jakości danych naszym klientom, którzy budują produkty poprawiające zdrowie pacjentów i demonstrujące wartość tych danych. Będziesz raportować do Menedżera ds. Nauk Danych Badawczych.

Obowiązki: Twoje codzienne obowiązki będą obejmować:

• Współpracę z klientami w celu opracowania kreatywnych rozwiązań analitycznych, które tworzą wartość i rozwiązują wyzwania w kluczowych obszarach ich działalności.
• Projektowanie planów analizy statystycznej dla projektów generowania dowodów, które obejmują metodologię, strukturę wyników, oczekiwane wyniki i wymagania dotyczące zestawów danych.
• Zapytania do złożonych systemów źródłowych w różnych źródłach danych zdrowotnych (np. EMR, dane ECG, dane DICOM), aby zidentyfikować i mapować elementy danych w celu stworzenia wysokiej jakości zestawów danych do analiz i zastosowań AI.
• Opracowywanie analiz opisowych oraz dogłębnych modeli predykcyjnych i przyczynowych, aby generować dowody na podstawie danych Dandelion i ulepszać istniejące produkty danych.
• Podsumowywanie metod i wyników projektów w jasnych wyjaśnieniach i dokumentacji dla wewnętrznych i zewnętrznych odbiorców, w tym do zgłoszeń na konferencje i publikacji recenzowanych.
• Wsparcie wszystkich faz programowania SQL/analiz, zarządzania danymi, kontroli jakości i raportowania dla projektów analitycznych.
• Opracowywanie kodu i dokumentacji w celu dostarczenia wysokiej jakości i zgodnych z HIPAA produktów danych na czas dla klientów wewnętrznych i zewnętrznych.
• Tworzenie podsumowanych ustaleń i rekomendacji, które są jasno przedstawione i dostosowane do odbiorców o różnym poziomie doświadczenia technicznego i klinicznego.
• Identyfikowanie i rozwiązywanie problemów, wykorzystując swoją wiedzę, doświadczenie i umiejętności rozwiązywania problemów.
• Zapewnienie dokładności, integralności danych i ważności danych oraz analiz w całej pracy.
• Prezentowanie przed kierownictwem oraz zewnętrznymi odbiorcami.

Nie boisz się zagłębiać w ogromne, chaotyczne, nieuporządkowane nowe zestawy danych i doprowadzić je do porządku. Cieszy cię nauka nowych środowisk, języków i umiejętności. To mała, wczesna firma z ogromnymi ambicjami, a każdy członek zespołu angażuje się w pracę.

Kwalifikacje: M.S. lub doktorat w odpowiedniej dziedzinie, takiej jak informatyka biomedyczna, nauka o danych, biostatystyka, lub B.S. z co najmniej siedmioletnim doświadczeniem. Doświadczenie w interakcji z klientami, tworzeniu propozycji projektów i prowadzeniu zespołów. Tło w modelowaniu statystycznym i analizie danych z rzeczywistego świata. Biegłość w Pythonie i SQL. Ponad rok doświadczenia w wydobywaniu, kuracji i analizie danych tworzonych w ekosystemie HIT i dostarczania opieki zdrowotnej (np. EMR, roszczenia, rejestry); może to obejmować znajomość ról wymiany danych i standardów treści (np. FHIR, CDA, CQL) oraz standardów terminologii klinicznej (np. ICD, CPT, LOINC, SNOMED-CT, NDC, RxNorm). Silne umiejętności pisania technicznego, edytowania i komunikacji, a także współpracy z nastawieniem na klienta. Doskonałe umiejętności organizacyjne z umiejętnością przyjmowania zmian i skutecznego zarządzania wieloma projektami oraz konsekwentnego planowania pracy w celu dotrzymania terminów. Doświadczenie w pracy w lub z startupami jest plusem.

Doświadczenia i umiejętności technologiczne: Nie oczekujemy, że ktokolwiek będzie miał wszystkie poniższe umiejętności lub doświadczenia, ale poszukujemy kandydatów, którzy są zainteresowani rozwijaniem swoich umiejętności i pracą z danymi zdrowotnymi w całej ich złożoności. Zespół danych ściśle współpracuje z naszym zespołem inżynieryjnym, aby wprowadzać naszą pracę do produkcji i spełniać potrzeby klientów.

• SQL
• Python i/lub R
• Git i kontrola wersji
• Znajomość metod szyfrowania i pisania wyrażeń regularnych
• Poprzednie doświadczenie w zapytaniach do EDW lub baz danych oraz tworzeniu raportów lub analiz dla danych zdrowotnych
• Znajomość aspektów danych elektronicznych rekordów medycznych, np. Epic, Cerner, Allscripts
• Poprzednie doświadczenie w pracy z danymi roszczeń ubezpieczeniowych
• Znajomość terminologii medycznej lub kontrolowanych słowników, takich jak ICD-10, SNOMED-CT, LOINC, CPT/HCPCS, NDC i RxNorm
• Jakiekolwiek doświadczenie z ontologią medyczną
• Jakiekolwiek doświadczenie w NLP
• Jakiekolwiek doświadczenie w pracy z DICOM lub innymi modalnościami obrazowania
• Doświadczenie z modelem danych OMOP
• Znajomość koncepcji uczenia maszynowego
• Doświadczenie z AWS

Uwaga, że znajomość rozwoju i wdrażania modeli uczenia maszynowego nie jest wymagana na tym stanowisku, ale znajomość ogólnych koncepcji ML jest plusem.

Charakter naszej pracy: Nasza praca jest szybka i iteracyjna. Rośniemy i chcemy wspierać naszych członków zespołu w rozwijaniu ich umiejętności. Budujemy zespół, który podchodzi do problemów z różnorodnością perspektyw, ceni eksperymentowanie i doskonalenie naszego podejścia na podstawie tych eksperymentów. Pracujemy z pełnym spektrum danych zdrowotnych, od danych tabelarycznych, przez wideo, obrazy, fale itp. Jeśli system zdrowotny to zbiera, możemy z tym pracować!

Jeśli to wygląda jak częściowe dopasowanie, skontaktuj się z nami, chętnie podzielimy się więcej na temat pracy, którą wykonujemy, abyś mógł zrozumieć, czy to będzie dobre dopasowanie dla Ciebie.

Może być okazjonalna podróż na dni robocze firmy w siedzibie, mniej więcej co kwartał.

Korzyści dla zespołu: Praca zdalna i elastyczne godziny. Wymagana dostępność na spotkania, które staramy się ograniczyć do zdrowego minimum. Pełne korzyści zdrowotne, w tym opieka zdrowotna, dentystyczna, wzrokowa, PTO, dni chorobowe i inne. Zapytaj o szczegóły. Dni rozwoju zawodowego, aby rozwijać swoje umiejętności. Koleżeńskie środowisko pracy. Akademickie podejście do badania i rozwiązywania problemów, ale szybkość i elastyczność startupu. Doskonała równowaga czasu skupienia na pracy nad projektami, ale łatwy dostęp do członków zespołu w celu omówienia problemów i współpracy. Dandelion to firma z misją, która koncentruje się na poprawie opieki nad pacjentami.