公司简介
Press Ganey是领先的人类体验（HX）医疗绩效改进公司，提供一套综合解决方案，涵盖安全、临床卓越、患者体验和员工参与度。
该公司与超过41,000家医疗机构合作，旨在减少患者的痛苦，增强护理人员的韧性，改善整体护理的安全性、质量和体验。
Press Ganey是PG Forsta公司的一部分。
职位描述
Press Ganey正在寻找一名自我激励的高级机器学习数据科学家，具有自然语言处理（NLP）经验。主要目标是分析语言数据并构建、评估和部署机器学习模型。
这个职位的理想候选人应该具有一些与医疗机构（医院、住院设置、门诊设置、急诊科）相关的经验，但这不是必需的。
这个角色需要具备高度的自主能力，并能够创造性地将NLP技术应用于新颖的问题。
职责
• 在语言数据集上构建、测试和部署学习模型，使用Python编写复杂的数据分析和机器学习代码，并将模型推向生产环境。
• 协助识别和实施NLP分析扩展，并为额外或异常数据类型原型化其他NLP流水线和模型。
• 为质量保证团队和其他与数据审查或分析沟通有关的人员提供NLP分析和一般分析支持。
• 管理用于模型开发和评估的大型语言数据注释项目。
• 与利益相关者合作，定义新项目的范围。
• 与其他数据科学家和工程师密切合作。
• 解释和传达分析方法和结果给分析和非分析的业务合作伙伴和高层决策者。
• 记录工作。
• 指导初级团队成员。
技术技能
• 具有机器学习（Scikit-learn）和深度学习框架（PyTorch或TensorFlow）的经验。
• 熟悉并具有神经网络和BERT风格的语言模型的经验。
• 信息提取评估（精确度、召回率、F1）。
• 熟悉词嵌入算法和聚类方法，以及传统的统计NLP方法，如词袋分析和TF-IDF。
• 接触过和有一些现代大型语言模型的经验，包括OpenAI系列模型（ChatGPT等）或Med-PaLM。
• 有MLOps经验。
• 接触过容器化和微服务。
• 熟悉Databricks者优先。
资格要求
• 在企业环境中至少有5年的数据科学经验
• 技术或类似领域的学士学位
其他信息
Press Ganey的所有职位都需要接受背景调查的申请人。具体的调查根据职位的性质而定。
背景调查可能包括以下一些或全部内容：社会安全号码/社会保险号码验证、教育验证、就业验证、犯罪记录检查、全球制裁和政府观察名单搜索、指纹验证、信用检查和/或药物测试。
通过申请Press Ganey的职位，您了解到如果您被录用，您将需要接受背景调查。
您还了解到，录用要约取决于成功完成背景调查并符合Press Ganey的就业政策的结果。
在招聘过程中，您将被通知职位所需的检查项目。
Press Ganey Associates LLC是平等就业机会/积极行动的雇主，并致力于招募多元化的员工。
我们不因种族、肤色、性别、年龄、国籍、宗教、性取向、性别认同、退伍军人身份、残疾或任何其他联邦、州或地方受保护类别而歧视任何员工或申请人。
工资透明度非歧视声明 - Press Ganey不会因员工或申请人询问、讨论或透露自己的工资或其他员工或申请人的工资而解雇或以其他方式歧视他们。
然而，作为其基本工作职能的一部分，可以访问其他员工或申请人的薪酬信息的员工不能将其他员工或申请人的薪酬透露给其他没有薪酬信息访问权限的个人，除非披露是（a）响应正式投诉或指控，（b）推进调查、诉讼、听证会或行动，包括雇主进行的调查，或（c）与承包商的法定义务一致。
这个职位的预期基本工资范围是11万美元到13万美元。通常不会在或接近工资范围的顶部提供职位。
工资报价基于多种因素，包括相关技能、培训、经验、教育以及（如适用）获得的许可证或认证。
根据EEO准则，您的所有信息将被保密。
我们的隐私政策可以在此处找到：https://www.pressganey.com/legal-privacy/
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要观看的视频：
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最后更新日期：2024年1月7日 
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