Cientista De Dados - Saúde

Como requisitos necessários mandatórios:Bacharelado em Ciência de Dados ou da Computação;Experiência profunda com linguagens de programação como (Python, R, SQL);Familiaridade com ferramentas de visualização de dados, como (Power BI);Experiência de trabalho com plataformas baseadas em nuvem, como (Oracle, AWS);Conhecimento da linguagem Python com amplo domínio no uso de bibliotecas como Pandas, Scikit-Learn, Stats Models e PySpark;Necessário ter atuado anteriormente com modelos de dados e indicadores nos segmentos de Saúde Suplementar (ANS) e Pública (SUS);Vivência em áreas de contas médicas, análise, pagamento e recursos de glosa.Experiência com Índices de mercado (Brasindice, Simpro, AMB) e códigos TUSS, bem com a transmissão e recepção de contas médicas (TUSS).Conhecimentos adicionais mandatórios:Ter atuado anteriormente com tecnologias de big data, como (Hadoop, Spark) ;Conhecimentos de engenharia de software - para garantia dos processos e manutenção do nosso repositório;Estatística descritiva, distribuições probabilísticas, testes de hipótese, estatística aplicada a Machine Learning, aplicado a dados de saúde.Conhecimento de ferramentas e práticas de MLOPs (Docker/Kubernetes; Vertex pipelines; Model Monitoring);Conhecimento em ferramentas de ETL/ELT e Orquestração como Apache Airflow, Docker, Pentaho, ou Apache Hop;Familiaridade em versionamento de código (Git);Compreensão de metodologias ágeis e gestão de projetos e capacidade de solucionar problemas complexos e liderar projetos com múltiplos stakeholders.Como Cientista de Dados as principais responsabilidades serão:Coletar, analisar e interpretar grandes conjuntos de dados de saúde e sinistro;Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de aprendizado de máquina para extrair insights de grandes conjuntos de dados aplicados a área da saúde;Propor soluções e comunicar insights e recomendações aos stakeholders de forma clara e concisa;Colaborar com equipes multidisciplinar e outros analistas de dados para projetar e implementar soluções baseadas em dados de sinistro.Contribuir para a composição e qualidade dos dados de sinistro, e eficácia das ações que serão aplicadas com base nos modelos preditivos desenvolvidos.Aplicar técnicas de visualização de dados e insights com as descobertas e recomendações com melhores práticas de Data Viz para diversas audiências e stakeholders do negócio e segmento.