Job description Key-Biz S.r.l., società di consulenza ICT specializzata nella progettazione e realizzazione di soluzioni software, ricerca un/una Data Scientist da inserire su un nostro cliente diretto in ambito sanitario/clinico. Il ruolo La risorsa sarà inserita in un team multidisciplinare e contribuirà allo sviluppo di soluzioni avanzate di analisi e modellazione dei dati clinici, lavorando su dataset complessi, strutturati e non strutturati. Sarà coinvolta nella progettazione e realizzazione di pipeline dati (ETL), nell’analisi statistica e nello sviluppo di modelli di machine learning e deep learning, con l’obiettivo di individuare pattern, trend e insight utili a supportare attività di ricerca clinica, diagnosi e cura del paziente. Il ruolo prevede inoltre collaborazione diretta con medici, ricercatori e stakeholder, contribuendo alla traduzione dei dati in informazioni fruibili e decisioni data-driven, oltre al supporto nell’evoluzione delle architetture dati in ambienti cloud e hybrid cloud. Competenze richieste • Laurea in Data Science, Ingegneria Biomedica, Statistica, Biostatistica, Fisica o discipline STEM affini • Conoscenza del dominio clinico-sanitario (percorsi di cura, flussi ospedalieri, referti, codifiche) • Esperienza in attività di estrazione, parsing, preprocessing e standardizzazione dei dati (strutturati e non strutturati) • Esperienza nella progettazione e sviluppo di ETL complessi • Ottima conoscenza di SQL e database relazionali • Esperienza con Python e R per analisi statistica e scientifica • Conoscenza pratica di algoritmi di machine learning, deep learning e data mining • Capacità di analisi dei dati e produzione di reporting e visualizzazioni per stakeholder tecnici e non • Buona conoscenza della lingua inglese Competenze preferenziali • Conoscenza di SAS (Foundation, Macro, Visual Analytics) • Esperienza con database NoSQL (es. MongoDB) • Familiarità con piattaforme Cloud (es. AWS) • Conoscenza di strumenti e librerie per dati di imaging biomedico e standard DICOM • Esperienza in contesti di ricerca clinica • Familiarità con tecnologie di containerizzazione Modalità di lavoro • ibrida (3 gg in sede zona Roma centro/2 gg in remoto) Offerta • tempo indeterminato 32-36k L’offerta è rivolta a candidati di entrambi i sessi (L.903/77). Ai sensi del Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR), i dati personali forniti dai candidati saranno trattati esclusivamente per finalità di selezione del personale, nel rispetto dei principi di liceità, correttezza e trasparenza. Requirements Il ruolo La risorsa sarà inserita in un team multidisciplinare e contribuirà allo sviluppo di soluzioni avanzate di analisi e modellazione dei dati clinici, lavorando su dataset complessi, strutturati e non strutturati. Sarà coinvolta nella progettazione e realizzazione di pipeline dati (ETL), nell’analisi statistica e nello sviluppo di modelli di machine learning e deep learning, con l’obiettivo di individuare pattern, trend e insight utili a supportare attività di ricerca clinica, diagnosi e cura del paziente. Il ruolo prevede inoltre collaborazione diretta con medici, ricercatori e stakeholder, contribuendo alla traduzione dei dati in informazioni fruibili e decisioni data-driven, oltre al supporto nell’evoluzione delle architetture dati in ambienti cloud e hybrid cloud. Competenze richieste • Laurea in Data Science, Ingegneria Biomedica, Statistica, Biostatistica, Fisica o discipline STEM affini • Conoscenza del dominio clinico-sanitario (percorsi di cura, flussi ospedalieri, referti, codifiche) • Esperienza in attività di estrazione, parsing, preprocessing e standardizzazione dei dati (strutturati e non strutturati) • Esperienza nella progettazione e sviluppo di ETL complessi • Ottima conoscenza di SQL e database relazionali • Esperienza con Python e R per analisi statistica e scientifica • Conoscenza pratica di algoritmi di machine learning, deep learning e data mining • Capacità di analisi dei dati e produzione di reporting e visualizzazioni per stakeholder tecnici e non • Buona conoscenza della lingua inglese Competenze preferenziali • Conoscenza di SAS (Foundation, Macro, Visual Analytics) • Esperienza con database NoSQL (es. MongoDB) • Familiarità con piattaforme Cloud (es. AWS) • Conoscenza di strumenti e librerie per dati di imaging biomedico e standard DICOM • Esperienza in contesti di ricerca clinica • Familiarità con tecnologie di containerizzazione