Key-Biz S.r.l., societ 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 sar inserita in un team multidisciplinare e contribuir allo sviluppo di soluzioni avanzate di analisi e modellazione dei dati clinici, lavorando su dataset complessi, strutturati e non strutturati.
Sar 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 attivit 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 attivit 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
• Capacit 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)
• Familiarit con piattaforme Cloud (es. AWS)
• Conoscenza di strumenti e librerie per dati di imaging biomedico e standard DICOM
• Esperienza in contesti di ricerca clinica
• Familiarit con tecnologie di containerizzazione
Modalit 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 finalit di selezione del personale, nel rispetto dei principi di liceit, correttezza e trasparenza.Profilo
Il ruolo
La risorsa sar inserita in un team multidisciplinare e contribuir allo sviluppo di soluzioni avanzate di analisi e modellazione dei dati clinici, lavorando su dataset complessi, strutturati e non strutturati.
Sar 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 attivit 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 attivit 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
• Capacit 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)
• Familiarit con piattaforme Cloud (es. AWS)
• Conoscenza di strumenti e librerie per dati di imaging biomedico e standard DICOM
• Esperienza in contesti di ricerca clinica
• Familiarit con tecnologie di containerizzazione