Senior Data Scientist

Veeva Systems — это организация, ориентированная на выполнение миссии и пионер в области облачных решений для индустрии, помогающая компаниям в сфере медико-биологических наук быстрее выводить на рынок лекарства для пациентов. Являясь одной из самых быстрорастущих SaaS-компаний в истории, в прошлом финансовом году мы превысили доход в 3 миллиарда долларов, имея значительный потенциал роста. В основе Veeva лежат наши ценности: «Делай правильно», «Успех клиента», «Успех сотрудника» и «Скорость». Мы не просто очередная публичная компания — в 2021 году мы вошли в историю, став общественной корпорацией (PBC), юридически обязуясь балансировать интересы клиентов, сотрудников, общества и инвесторов. Как компания «Work Anywhere» («Работай где угодно»), мы поддерживаем вашу гибкость в работе из дома или офиса, чтобы вы могли добиться успеха в идеальной для вас среде. Присоединяйтесь к нам в преобразовании индустрии медико-биологических наук, стремясь оказать положительное влияние на ее клиентов, сотрудников и сообщества.

Роль

В качестве ведущего специалиста по обработке данных (Senior Data Scientist) в команде Veeva Compass Patient вы будете одним из основателей команды специалистов по обработке данных, отвечающих за методологии проектирования и модели «с нуля» для решения крупномасштабных комплексных задач, связанных с медицинскими данными. Пример задач для этой роли:

• Решение проблемы аномалии «Суперпациент» — проблемы слияния данных, вызывающей отказ от высокоценных клинических транзакций. Этот специалист будет рад получить полную свободу для разработки креативных моделей, основанных на выводах (inference-based models), — используя методы, начиная от оценки энтропии токенов и заканчивая распознаванием закономерностей клинических транзакций — для успешного устранения сложных пересечений идентичности и спасения критически важных данных без использования необработанных персональных медицинских данных (PHI).
• Создание структуры поддержки интерфейса поиска на естественном языке поверх данных медицинских и аптечных заявлений, чтобы пользователи могли запрашивать данные вне традиционных инструментов запросов, подобных SQL. Этот специалист будет рад применять принципы NLP, ML и AI к большому набору данных и получать точные, высокопроизводительные результаты по различным атрибутам медицинских данных.

Вас увлекает статистика и обработка данных в масштабе больших данных, вы умеете обрабатывать миллиарды записей для создания алгоритмов, вычислительно эффективных и статистически действенных, при этом помня о бизнес-задачах, которые мы решаем. Вы будете тесно сотрудничать с менеджерами по продуктам, аналитиками данных и командами инженеров для разработки и внедрения функций, включая измерение производительности, обнаружение аномалий и мониторинг качества. Это прекрасная возможность быть на переднем крае инноваций и помочь нам решить некоторые из самых сложных задач в области медицинских данных и аналитики.

Что вы будете делать

• Разрабатывать и внедрять статистические модели и решения по обработке данных для решения крупномасштабных задач, связанных с медицинскими данными.
• Сотрудничать с кросс-функциональными командами (Product, Data Analytics, Engineering) для определения постановки задач, метрик успеха и результатов.
• Разрабатывать и валидировать модели, основанные на выводах (inference-based models), решения NLP/AI и масштабируемые конвейеры обработки данных.
• Экспериментировать с новыми методами для решения задач идентификации, слияния данных и обеспечения качества данных при сохранении конфиденциальности.
• Отслеживать производительность моделей, проводить контроль качества и вносить итеративные улучшения на основе обратной связи и результатов измерений.

Кто вы

• Обширный опыт в области статистики, машинного обучения и обработки данных с опытом применения этих навыков к крупным наборам данных, связанных со здравоохранением.
• Владение Python (или аналогичным) и современными инструментариями для обработки данных; опыт работы с NLP, ML, AI на больших данных является плюсом.
• Способность работать с заинтересованными сторонами из отделов Product, Analytics и Engineering для преобразования бизнес-задач в модельные решения.
• Уверенность в работе над проектами «с нуля», экспериментами и самостоятельностью.

Технический стек

• Python, ML-библиотеки, NLP-инструменты
• Возможности обработки и анализа больших данных
• Сотрудничество с менеджерами по продуктам, аналитиками данных и инженерными командами

Описание команды

Партнерство с менеджерами по продуктам, аналитиками данных и инженерными командами для разработки и внедрения функций, включая измерение производительности, обнаружение аномалий и мониторинг качества.