Data Scientist
UNIWERSYTET EKONOMICZNY WE WROCŁAWIU
Rola Data Scientist na Uniwersytecie Ekonomicznym we Wrocławiu skupia się na analizie danych medycznych, klinicznych i badawczych w ramach projektu RCMC DISRUPTOR. Kandydat będzie odpowiedzialny za przeprowadzanie analiz, budowanie modeli predykcyjnych, wizualizację danych oraz współpracę z interdyscyplinarnym zespołem naukowców, lekarzy i specjalistów IT. Jest to rola z silnym naciskiem na zastosowanie uczenia maszynowego i głębokiego w kontekście medycznym.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano konkretnej liczby lat doświadczenia wymaganego na stanowisku 'senior'., nie sprecyzowano liczby dni pracy w biurze w modelu hybrydowym..
Rola Data Scientist na Uniwersytecie Ekonomicznym we Wrocławiu skupia się na analizie danych medycznych, klinicznych i badawczych w ramach projektu RCMC DISRUPTOR. Kandydat będzie odpowiedzialny za przeprowadzanie analiz, budowanie modeli predykcyjnych, wizualizację danych oraz współpracę z interdyscyplinarnym zespołem naukowców, lekarzy i specjalistów IT. Jest to rola z silnym naciskiem na zastosowanie uczenia maszynowego i głębokiego w kontekście medycznym.
- ✓Udział w projekcie o dużym znaczeniu społecznym ('Medycyna Cyfrowa: Innowacyjne podejście do diagnostyki i terapii')
- ✓Możliwość rozwoju naukowego i zawodowego
- ✓Praca w interdyscyplinarnym zespole ekspertów
- ✓Dostęp do nowoczesnych technologii i zaawansowanych narzędzi analitycznych
- ✓Realny wpływ na rozwój innowacyjnych rozwiązań dla sektora zdrowia.
- !Choć podano 'hybrid' jako tryb pracy, nie sprecyzowano liczby dni w biurze.
- !Choć podano 'senior' jako poziom, nie sprecyzowano wymaganego doświadczenia w latach.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Przeprowadzanie analizy danych z wykorzystaniem technik statystycznych i narzędzi analitycznych
- •Przygotowywanie, czyszczenie, transformacja i eksploracja danych pochodzących z różnych źródeł (medycznych, klinicznych, biobankowych, badawczych)
- •Budowa, testowanie, walidacja i optymalizacja zaawansowanych analiz Data Science oraz modeli predykcyjnych z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego
- •Ocena jakości modeli analitycznych i predykcyjnych oraz dokumentowanie wyników prac
- •Przygotowywanie wizualizacji danych, raportów, zestawień i podsumowań wyników analiz
- •Wspieranie prac związanych z wykorzystaniem danych medycznych w projekcie RCMC
- •Udział w opracowywaniu założeń analitycznych, metodyk badawczych i scenariuszy wykorzystania danych
- •Współpraca z zespołem projektowym, analitykami, naukowcami, personelem medycznym oraz specjalistami IT
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Kandydat z wykształceniem kierunkowym i podstawową znajomością Pythona, SQL oraz bibliotek do analizy danych. Powinien rozumieć podstawowe koncepcje uczenia maszynowego i być gotów do nauki pracy z danymi medycznymi. Komunikatywność w języku angielskim na poziomie B2 jest wymagana.
Rola nie jest dla osób bez wykształcenia kierunkowego w dziedzinach analitycznych lub bez podstawowej znajomości programowania w Pythonie i SQL. Kandydaci, którzy nie mają doświadczenia w pracy z danymi lub nie czują się komfortowo w środowisku naukowym i medycznym, również nie będą pasować.
- ?Jakie są główne źródła danych medycznych, z którymi będę pracował?
- ?Jak wygląda podział obowiązków między Data Scientistami a innymi członkami zespołu (analitykami, naukowcami, specjalistami IT)?
- ?Czy istnieją jakieś konkretne narzędzia lub platformy do zarządzania danymi i modelami, które są używane w projekcie?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące publikacji wyników badań lub udziału w konferencjach?
- ?Jak wygląda proces walidacji modeli w kontekście medycznym?
- −Nie podano konkretnej liczby lat doświadczenia wymaganego na stanowisku 'senior'.
- −Nie sprecyzowano liczby dni pracy w biurze w modelu hybrydowym.
- −Brak informacji o konkretnych narzędziach do wizualizacji danych, poza ogólnym stwierdzeniem o ich przygotowywaniu.
Praca w interdyscyplinarnym zespole ekspertów, z naciskiem na rozwój naukowy i zawodowy oraz realny wpływ na innowacyjne rozwiązania w sektorze zdrowia. Atmosfera sprzyjająca współpracy i nauce.
Proces rekrutacyjny nie został szczegółowo opisany w ogłoszeniu.