Datawetenskaplike (Grafieke & Kliniese Data)
Gesondheidsinligting is van nature relasioneel. Pasiënte, toestande, behandelings en tyd pas nie gemaklik in rye en kolomme nie, en die meeste van wat klinies saak maak lê in die verwantskappe eerder as in die rekords. Hierdie rol werk met daardie helfte van die probleem.
Jy sal
- Voorstellings van komplekse, tydafhanklike kliniese inligting ontwerp, en verdedig waarom een voorstelling beter is as ‘n ander
- Met gestandaardiseerde mediese terminologieë werk en die hiërargieë wat hulle meebring
- Grafiekmetodes (deurkruising, konnektiwiteit, ooreenkoms, groepering, inbeddings) toepas op vrae wat nie netjies tot ‘n tabel herlei nie
- Die evaluering vir jou eie werk ontwerp: basislyne, goue stelle, ooreenstemmingsmaatstawwe, eerlike foutanalise
- Saam met ons mediese beampte werk om die modellering gegrond te hou in hoe geneeskunde werklik beoefen word
Wat ons soek
- 3 tot 5 jaar toegepaste datawetenskap, masjienleer of kwantitatiewe werk
- Werklike sterkte in wiskunde, statistiek en formele logika. Jy moet gemaklik wees om vanaf eerste beginsels oor grafieke te redeneer, nie net ‘n biblioteek aan te roep nie
- Werkende kennis van grafiekteorie en die praktiese gebruik daarvan: voorstelling, deurkruising, konnektiwiteit, ooreenkoms, en wat breek soos grafieke groei
- Sterk Python en SQL, en die algemene ingenieursvaardigheid om data betroubaar in en uit stelsels te kry
- Strengheid oor meting. Jy vestig ‘n basislyn voordat jy ‘n verbetering eis, en jy kan jou syfers verdedig
- Duidelike geskrewe redenasie. Jy kan ‘n metode verduidelik aan iemand wat nie ‘n datawetenskaplike is nie
Nuttig, maar nie vereis nie
- Ervaring met kliniese, biomediese of ander ontologie-swaar data
- NLP-ervaring: entiteitsherkenning, verwantskapsonttrekking, inbeddings, herwinning
Waarom hierdie rol interessant is
Suid-Afrikaanse kliniese data is op spesifieke maniere deurmekaar: veeltalige konsultasies, kodewisseling middel-in-‘n-sin, ‘n gefragmenteerde mengsel van openbare en private sorg, en terminologiestandaarde wat nie hier ontwerp is nie. Die probleme is werklik, hulle is nie opgelos nie, en die werk gaan in produksie voor dokters eerder as in ‘n skyfievertoning.
Om aansoek te doen
Stuur ‘n kort nota en jou CV of LinkedIn-profiel aan hello@akiliai.net met “Data Scientist (Graph)” in die onderwerpreël. Vertel ons van ‘n probleem wat jy as ‘n grafiek gemodelleer het en wat jy die eerste keer verkeerd gehad het.
Doen aansoek per e-pos