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Nível: Pleno
Cursos de: Bioestatística, Ciência de Dados, Informática Biomédica, Áreas relacionadas
Escolaridade: Mestrado - Completo
Tipo de contrato: PJ
Jornada de trabalho: Flexibilidade de horário e trabalho remoto - PJ
Salário: Competitivo
Oportunidade: Atuar em um projeto de alto impacto na área de saúde e inovação tecnológica.
Disponibilidade: Home-office
Benefícios: Cartão Swile, Horário Flexível
Responsabilidades da posição:
Este projeto tem como objetivo desenvolver modelos preditivos de machine learning para a predição de câncer e a análise de dados clínicos. Utilizando dados de prontuários eletrônicos (EHR) e exames laboratoriais, o projeto busca identificar padrões e criar soluções que melhorem a detecção precoce e o tratamento de câncer.
No dia a dia, a pessoa terá como principais responsabilidades:
Desenvolver e implementar modelos preditivos de machine learning para risco de câncer e desfechos clínicos, utilizando dados de EHR e outras fontes biomédicas.
Aplicar técnicas avançadas de bioestatística, como regressão logística e modelos de sobrevivência, para validar e ajustar os modelos preditivos.
Colaborar com engenheiros de dados e equipes clínicas para preparar e analisar grandes volumes de dados biomédicos e garantir a integridade dos dados.
Realizar análises exploratórias e pré-processamento de dados clínicos, incluindo normalização e tratamento de valores ausentes.
Documentar processos e resultados, comunicando insights de forma clara e acessível para equipes técnicas e clínicas.
Participar da criação de relatórios e apresentações que detalham os resultados dos modelos e suas implicações clínicas.
Requisitos obrigatórios para a posição:
Mestrado em Ciência de Dados, Bioestatística, Informática Biomédica, ou áreas correlatas.
Expertise em prática em ciência de dados, com foco em análise de dados clínicos ou biomédicos.
Experiência com desenvolvimento de modelos de machine learning aplicados à saúde, incluindo algoritmos preditivos e técnicas de regressão.
Proficiência em Python ou R e experiência com bibliotecas de machine learning como Scikit-learn, TensorFlow, ou PyTorch.
Conhecimento em análise de dados clínicos e familiaridade com interoperabilidade de dados de saúde (HL7 FHIR) é desejável.
Habilidade para trabalhar em equipe e comunicar resultados técnicos e clínicos de maneira clara e eficiente.
Sobre a empresa:
A Munai Health é uma startup inovadora sediada em Curitiba, PR, que atua no setor de Healthtech. Focada em soluções para o setor de saúde, a empresa desenvolve plataformas e ferramentas digitais que visam melhorar a gestão e o acesso a serviços médicos. Com uma equipe multidisciplinar, a Munai Health busca transformar a experiência do paciente e otimizar processos para profissionais de saúde, promovendo eficiência e qualidade no atendimento. Sua missão é integrar tecnologia e saúde, contribuindo para um sistema de saúde mais acessível e eficaz.
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