Brasilien
Clara
Grupo Amil
Senior Data Scientist - Curitiba, SP und RJ
Brasilien
Curitiba, Paraná, Brazil
PythonSQL
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Über die Stelle
Das Leben durch Gesundheit zu verändern, ist unser Antrieb!
Mit einer klaren Mission und soliden Werten stärken wir unsere Kultur durch das Engagement, stets den besten Service zu bieten. Wir kümmern uns um unsere Mitarbeitenden, damit sich diese Fürsorge in der Bevölkerung widerspiegelt, die wir betreuen.
Ziel: Verantwortlich für die technische Leitung von Data-Science-Projekten, die Entwicklung fortschrittlicher Machine Learning-Modelle und skalierbarer analytischer Lösungen zur Optimierung medizinischer Kosten sowie zur Erstellung automatisierter Regeln (Glosas).
Wir fördern eine innovative, vielfältige, gerechte und integrative Kultur. Alle qualifizierten Bewerbungen sind willkommen, unabhängig von ethnischer Herkunft, Rasse, Behinderung, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Alter, Nationalität, Religion oder anderen sozialen Merkmalen.
Wir sind in ganz Brasilien durch zwei Geschäftsbereiche tätig, Amil und Rede Total Care, mit mehr als 1.500 akkreditierten Krankenhäusern sowie einem eigenen Netzwerk aus Krankenhäusern, Kliniken, Behandlungszentren, häuslicher Pflege und medizinischem Transport.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwicklung und Validierung von Vorhersage- und Clustering-Modellen (z. B. Random Forest, Gradient Boosting, KMeans);
- Durchführung fortgeschrittener explorativer Analysen und Feature Engineering;
- Aufbau und Optimierung produktiver Datenpipelines;
- Unterstützung technischer Entscheidungen und Anleitung von Data Scientists auf mittlerer Ebene;
- Zusammenarbeit mit Experten und Geschäftsbereichen.
Herausforderungen
Entwicklung robuster und erklärbarer Modelle in hochskalierbaren Umgebungen. Sicherstellung von Leistung, Stabilität und Überwachung der Modelle. Übersetzung von Geschäftsproblemen in effektive analytische Lösungen.
Erforderliche Qualifikationen
Hochschulabschluss in Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich. Ein postgradualer Abschluss in Data Science oder einem verwandten Bereich ist wünschenswert.
Beherrschung von Python, SQL und Databricks sowie Erfahrung mit fortgeschrittenen Vorhersage- und Clustering-Techniken wie neuronalen Netzen, Random Forest und K-means.
Starke statistische und mathematische Grundlagen.
Fähigkeit, mit komplexen und unstrukturierten Daten zu arbeiten.
Verständnis für analytische Produkte und finanzielle Auswirkungen.
Wir weisen darauf hin, dass wir in unseren Auswahlverfahren keine Zahlungen, Gebühren oder SMS-Codes anfordern. Alle Stellenangebote sind über unsere offiziellen Kanäle und unsere Karriereseite verfügbar. Jede abweichende Situation sollte gemeldet werden.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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