职位描述
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工作总结
负责监督数据科学项目，管理和指导团队，并将数据计划与业务目标对齐。领导数据模型的开发和实施，与跨职能团队合作，并保持对行业趋势的更新。确保数据的伦理使用，并向非技术人员传达复杂的技术概念。领导模型治理和模型操作的计划，以符合监管和安全要求。此职位需要技术专长、战略思维和领导能力，以推动组织内的数据驱动决策，并在生成式AI医疗解决方案方面成为先锋，旨在革新医疗操作并提升会员体验。
工作职责
• 研究与开发：保持对AI和机器学习最新进展的了解，并将这些见解应用于改进现有模型和开发新方法。
• AI模型部署、监控与模型治理：将AI模型部署到生产环境中，监控其性能，并根据需要进行调整以保持准确性和有效性，满足所有治理和监管要求。
• 创新项目：领导试点项目，在组织内测试和实施新AI技术。
• 数据分析与解释：从复杂数据集中提取有意义的见解，识别模式，并解释数据以指导战略决策。
• 机器学习模型开发：设计、开发和训练机器学习模型，使用多种算法和技术，包括监督学习、无监督学习、深度学习和强化学习。
• 自主工作流实施：开发和实施利用AI代理进行自主任务执行的自主工作流，提高运营效率和决策能力。
• RAG模式利用：使用检索增强生成模式来提高语言模型的性能，确保它们能够有效访问和利用外部知识以增强输出。
• 模型微调：微调预训练模型以适应特定任务或数据集，确保在各种应用中达到最佳性能和相关性。
• 数据清理与预处理：通过执行数据清理、处理缺失值和去除异常值来准备数据进行分析，确保建模的高质量输入。
• 协作：与跨职能团队密切合作，包括软件工程师、产品经理和业务分析师，将AI解决方案整合到现有系统和流程中。
• 文档与报告：创建模型、方法和结果的全面文档；清晰地向非技术人员传达发现。
• 指导、辅导并为新晋数据科学家提供指导。
• 与业务和其他技术团队紧密合作，构建有助于提高星级评分、减少护理差距和其他业务目标的机器学习模型。
• 以清晰简洁的方式向各级观众呈现复杂的分析信息，与分析团队合作，适当分配和管理分析项目的交付。
• 随着业务需求的变化，履行其他职责，寻找数据解决方案和技术支持的解决方案机会，并向适当的团队成员推荐以构建支付完整性解决方案。
• 使用广泛的工具和技术从当前行业或部门趋势中提取见解。
职位资格
必需教育：
计算机科学、数据科学、统计学或相关领域的硕士学位
必需经验/知识、技能和能力：
• 10年以上数据科学家的工作经验，最好是在医疗环境中，但具有其他行业合适经验的候选人也会被考虑。
• 了解大数据技术（如Hadoop、Spark）
• 熟悉关系数据库概念和SDLC概念
• 展示批判性思维和将结构化问题带入无序问题的能力
• 技术熟练度：精通Python和R等编程语言，并具有使用TensorFlow、Keras或PyTorch等机器学习框架的经验。
• 统计分析：对统计方法和机器学习算法有出色的理解，包括k-NN、朴素贝叶斯、SVM和神经网络。
• 具有自主工作流经验：熟悉设计和实施利用AI代理进行自主操作的自主工作流。
• RAG技术：了解检索增强生成技术及其在增强AI模型输出中的应用。
• 模型微调专长：在针对特定任务微调模型方面有丰富经验，确保其满足所需的性能指标。
• 数据可视化：熟练使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI）有效呈现复杂的数据见解。
• 数据库管理：具有SQL和NoSQL数据库、数据仓库和ETL流程的经验。
• 问题解决能力：具备强大的分析和问题解决能力，专注于开发创新解决方案以应对复杂挑战。
优先教育：
博士学位或额外经验
优先经验：
• 具有使用云平台（如Databricks、Snowflake、Azure AI Studio等）处理AI工作流和部署模型的经验。
• 熟悉自然语言处理（NLP）和计算机视觉技术。
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