Loopbane
Ons bou tegnologie wat gesondheidsorg eenvoudiger, slimmer en mensliker maak.
Ons span van ingenieurs, navorsers, ontwerpers en gesondheidspraktisyns werk saam om werklike uitdagings in sorglewering op te los.
Belangstellingsareas
Waar jy 'n verskil kan maak
- Sagteware vir gesondheidsorg
- Toegepaste ML
- Kliniese implementering
Oop poste
Poste waarvoor ons werf
Data Scientist (Graph & Clinical 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 as 'n ander is
- Met gestandaardiseerde mediese terminologieë en hul hiërargieë werk
- Grafiekmetodes (deurkruising, konnektiwiteit, ooreenkoms, groepering, inbeddings) toepas op vrae wat nie netjies tot 'n tabel herlei kan word nie
- Die evaluering van jou eie werk ontwerp: basislyne, goudstandaardstelle, 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 se ervaring in toegepaste datawetenskap, masjienleer of kwantitatiewe werk
- Werklike vaardigheid 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
- Praktiese kennis van grafiekteorie en die gebruik daarvan: voorstelling, deurkruising, konnektiwiteit, ooreenkoms en wat breek namate grafieke groei
- Sterk vaardighede in Python en SQL, en die algemene ingenieursvaardigheid om data betroubaar in en uit stelsels te kry
- Nougesetheid met meting. Jy stel 'n basislyn vas voordat jy beweer dat iets verbeter het, 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 data wat swaar op ontologieë steun
- NLP-ervaring: entiteitsherkenning, verwantskapsonttrekking, inbeddings, inligtingsherwinning
Waarom hierdie rol interessant is
Suid-Afrikaanse kliniese data is op spesifieke maniere deurmekaar: veeltalige konsultasies, kodewisseling halfpad deur '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 watter fout jy die eerste keer gemaak het.
Stel jy belang om by ons aan te sluit?
As jy uitblink in sagteware vir gesondheidsorg, toegepaste ML of kliniese implementering, stuur vir ons 'n e-pos met 'n kort nota en jou CV of LinkedIn-profiel.