Chief Data Scientist (CDS) в Индустрии Здоровья

Мы работаем над линейкой ИИ-агентов и моделей, помогающих пациентам, врачам и другим участникам медицинского рынка экономить время и принимать более качественные решения в медицинских вопросах.

Проекты команды призваны улучшить доступ к медицинским услугам и повысить качество лечения через персонализированные подходы и раннее выявление заболеваний.

Работая с нами, вы сможете существенно улучшить качество жизни людей, разрабатывая инновационные решения с использованием передовых технологий.

• 8+ лет опыта работы в Data-driven отраслях, включая успешную реализацию решений на основе продвинутой аналитики, DS и ML
• опыт управления командами и проектами по разработке аналитических решений
• глубокие знания в статистике, машинном обучении, нейросетях, а также навыки работы с метриками, A/B тестированием и causal inference
• опыт оценки и оптимизации качества моделей с использованием различных метрик
• навыки разработки архитектуры аналитических систем и их оптимизации
• знание принципов ML-Ops для внедрения и управления жизненным циклом моделей в продакшн
• уверенное использование методов визуализации данных для презентации результатов
• стратегическое мышление и умение планировать долгосрочные проекты
• знание и соблюдение этических норм работы с данными, включая вопросы конфиденциальности.

Будет плюсом:

• знание ключевых процессов и метрик в здравоохранении
• опыт участия в соревнованиях Kaggle (желательно Grandmaster)
• Знание Python и ML-библиотек (например, PyTorch, NumPy, Scikit-learn)
• опыт внедрения ML-Ops процессов для улучшения автоматизации и мониторинга моделей
• опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark)
• наличие ученой степени и публикаций на научных конференциях уровня A*/A.

• курирование всех Data Science проектов в здравоохранении, включая разработку решений на основе продвинутой аналитики и ML
• разработка архитектур аналитических систем и внедрение методов оптимизации
• оценка и улучшение качества DS-решений с использованием A/B тестов и методов causal inference
• формирование и управление командой DS, развитие и наставничество сотрудников
• внедрение и управление ML-Ops процессами для обеспечения эффективной работы моделей в продакшн среде
• тесное взаимодействие с IT, научными и бизнес-подразделениями для внедрения аналитических решений.

• дружный и высококвалифицированный коллектив
• уникальные масштабные проекты, работа в приоритетном направлении
• достойная заработная плата (оклад + годовая премии)
• современные рабочие места и программное обеспечение
• ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия
• высокий уровень корпоративной культуры
• метро Кутузовская (бизнес-центр Poklonka Place).