职位摘要
研究数据科学家参与生物医学研究项目，利用编程、数据挖掘、统计学、机器学习和可视化技术开发、评估和/或应用算法和软件进行数据分析。职责包括查询数据库、数据处理、监督和无监督机器学习、部署生产模型，并通过同行评议的出版物和科学会议传达科学发现。编写干净、高性能、可重用的代码，通过GitHub进行管理，以执行可重复的分析，并对多个环境进行模型训练和部署。
塔托内蒂实验室的研究数据科学家在塞达斯-西奈医院从事研究，通过利用临床和分子数据来改善药物安全性。在塔托内蒂实验室，我们使用人工智能和机器学习等先进的数据科学方法来研究药物安全性、药物相互作用和癌症药理学。利用电子健康记录（EHR）和基因组数据库等新兴资源，我们致力于推动药理学科学的发展，重点关注传统上代表性不足的人群。
主要职责
协助开发、评估和/或应用计算和统计方法，包括人工智能和机器学习算法和软件，用于生物医学数据分析。
通过实验室会议、科学会议和同行评议的出版物展示和传达科学结果。
使用必要的编程语言（主要是R、Python、SQL）创建模型的数据库到部署流程。
创建可持续的数据科学基础设施，并遵循数据分析/机器学习的最佳实践。
进行探索性数据分析，以评估对于高级分析方法的需求或适用性。
与高级或首席数据科学家和主要调查员合作，确定数据科学最好的应用领域，以回答生物医学研究问题。
通过GitHub进行版本控制，测试和验证代码，确保数据应用的稳健性。
履行分配的所有其他职责。
部门特定职责
参与创新算法和分析方法的开发
参与所有分析方法和结果的评估和解释
参与科学结果的口头和书面传达，包括出版物
参与教职员工和学生的分析培训活动
教育背景
计算机科学、机器学习、应用数学、计量经济学、统计学、工程学、物理学或相关学科的学士学位。优先考虑硕士学位。
执照/认证
无
经验
在医疗保健或制药行业有2-5年的专业经验，从事生物医学数据工作。具有中级水平的编程经验，能够使用高级编程语言如R或Python进行编程。大学项目可能可接受。具有基本到中级水平的SQL编程经验。有生物医学机器学习经验者优先。 
洛杉矶