الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

تطوير وتأكيد ونشر نماذج متقدمة في تعلم الآلة والإحصاء والذكاء الاصطناعي (الوصفية والتنبؤية والتوجيهية والمراقبة وغير المراقبة) لدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية والتشغيلية والسياسات عبر المنظمة.
التفاعل مع أصحاب المصلحة من القطاعين السريري والتجاري والوحدات المختلفة لفهم الاحتياجات وتحديد الفرص وإطار العمل وتحديد الأولويات وتسليم تحليلات عالية التأثير وحالات استخدام مدفوعة بعلم البيانات.
إجراء تحليل استكشافي للبيانات، وهندسة الميزات، وتحليلات متقدمة على البيانات الصحية والإدارية المهيكلة وغير المهيكلة لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ، وسيناريوهات، وتوقعات.
التعاون الوثيق مع فرق هندسة البيانات، والأنظمة الأساسية، والهندسة المعمارية لضمان خطوط بيانات موثوقة وآمنة وعالية الجودة وتفعيل نماذج التحليل بسلاسة في أنظمة الإنتاج.
العمل مع فرق حوكمة البيانات والخصوصية والأمان والجودة لضمان الامتثال للوائح بيانات الصحة، ومبادئ الذكاء الاصطناعي الأخلاقية، ومعايير البيانات، والسياسات الداخلية.
تصميم وتنفيذ عمليات تقييم وتأكيد للنماذج قوية، بما في ذلك اختبار الفرضيات، وتقييمات التحيز والعدالة، واختبار A/B، وتحليل الحساسية، ورصد الأداء المستمر.
إجراء مسح للسوق والتكنولوجيا للبقاء على اطلاع باتجاهات علم البيانات الناشئة، والأدوات، وابتكارات التحليلات الصحية، وتقييم أهميتها والقيمة المحتملة لها على المنظمة.
قيادة جهود البحث لاستكشاف مصادر بيانات جديدة، وتقنيات تحليلية، وأدوات ذكاء اصطناعي، وتقديم إرشادات استراتيجية بشأن اعتماد الابتكارات المدفوعة بالبيانات التي تعزز نتائج المنظمة.
ترجمة النتائج التحليلية المعقدة إلى رؤى جاهزة للإدارة، ولوحات معلومات، وموجزات سياسة، وعروض تقديمية لدعم القيادة، والتخطيط، واتخاذ القرارات المستندة إلى الأدلة.
العمل كقائد فكري من خلال المساهمة في بناء القدرات الداخلية، والتوجيه، ومشاركة المعرفة، وتمثيل المنظمة من خلال العروض التقديمية، والمنشورات، أو المنتديات التحليلية عند الاقتضاء.
تحمل جميع الواجبات والمسؤوليات المطلوبة بشكل معقول والمتوافقة مع إدارة البيانات & الحوكمة.

الملف الشخصي المطلوب للمرشحين

درجة البكالوريوس أو الماجستير في علم البيانات، علوم الكمبيوتر، الإحصاء، أو مجال ذي صلة.
5+ سنوات من الخبرة العملية ذات الصلة في تحليل البيانات أو أدوار علم البيانات، مع إظهار مهارات تحليلية مثبتة.
خبرة في لغات البرمجة مثل بايثون أو آر، مع فهم قوي لمكتبات معالجة البيانات مثل Pandas و NumPy.
إتقان استخدام أطر تعلم الآلة مثل TensorFlow و scikit-learn أو PyTorch لتطوير النماذج.

عالم البيانات Dicetek LLC