Semantic Health Data Engineer

Sobre a posição Estamos buscando uma pessoa para atuar como Engenheiro(a) de Dados Semânticos em Saúde (Semantic Health Data Engineer) , ajudando a construir a próxima geração de soluções em Real World Evidence (RWE) na América Latina. Você vai trabalhar com dados de saúde de mundo real (Real World Data) , conectando conhecimento clínico com tecnologia de dados e padrões internacionais, em um ambiente de alta performance , com um time formado por profissionais com mestrado e doutorado e forte compromisso com qualidade científica e impacto real na saúde. Modelo de trabalho: Contrato PJ Horário flexível Full-remote , com opção de trabalhar presencialmente no nosso escritório no Cubo Itaú (Vila Olímpia, São Paulo) O que você vai fazer (Responsabilidades) Construir e manter camadas semânticas de dados de saúde para suportar projetos de RWE. Trabalhar com padrões e modelos de dados em saúde , como: OMOP CDM, SNOMED CT, CID-10, Ecossistema OHDSI e suas ferramentas Apoiar a definição de coortes clínicas altamente específicas para estudos observacionais. Ajudar na construção de bases de dados analíticas customizadas para diferentes projetos de pesquisa e RWE. Colaborar com o time de RWE na realização de análises de dados , incluindo: Estatística descritiva, Estatística inferencial, Aplicação de técnicas de machine learning (quando apropriado) Trabalhar em parceria com especialistas clínicos, epidemiologistas, estatísticos e cientistas de dados para transformar dados de mundo real em evidências científicas robustas . Quem estamos procurando (Perfil) Queremos alguém com formação híbrida , que consiga transitar bem entre o mundo da saúde e o mundo dos dados . Formação (requisitos obrigatórios) Formação (concluída ou em fase final) em Área de Saúde : Medicina, Enfermagem, Farmácia, Biomedicina, Fisioterapia, Saúde Pública, Epidemiologia, ou áreas correlatas. E Formação (concluída ou complementar/pos-graduação/curso certificado) em Área de Dados/Exatas/Tecnologia , como: Ciência de Dados, Engenharia de Computação, Ciência da Computação, Big Data, Estatística, Matemática, Física, Engenharia (em geral) ou áreas afins. Conhecimentos técnicos desejados Noções de banco de dados e SQL Avançado (principalmente para funções de uso analítico) . Conhecimentos intermediário em Python ou R para análise de dados. Entendimento consolidado de: Estatística descritiva (médias, proporções, distribuições etc.), Estatística inferencial (testes de hipótese, intervalos de confiança etc.) Conceitos introdutórios de machine learning (classificação, regressão, overfitting, validação etc.). Interesse genuíno em aprender e trabalhar com: OMOP , SNOMED , CID-10 , OHDSI Tools e outros padrões de dados em saúde. Diferenciais (não obrigatórios, mas contam muito) Experiência anterior (profissional ou mestrado/doutorado) com dados de saúde . Participação em projetos de pesquisa clínica , epidemiológica ou em RWE . Familiaridade prévia com OMOP, SNOMED, CID-10 ou projetos da comunidade OHDSI. Experiência com versionamento de código (ex.: Git) e boas práticas de engenharia de dados/ciência de dados. Inglês para leitura de artigos científicos e documentação técnica. Como é trabalhar aqui Ambiente de inovação com foco em desenvolver ciência baseada em dados de mundo real na América Latina. Contato direto com um time de alta senioridade técnica e acadêmica (mestres e PhDs em áreas da saúde). Cultura de colaboração, aprendizado contínuo e abertura para testar ideias. Oportunidade de crescer rapidamente em uma área em forte expansão (RWE, dados de saúde e dados semânticos). O grande diferencial que buscamos O que mais pesa nesta vaga é uma combinação pouco usual: Formação robusta em saúde + base sólida em dados. Se você: entende a linguagem da área da saúde, gosta de estatística, programação e análise de dados, tem vontade de aprender padrões internacionais e trabalhar com dados de mundo real para gerar impacto em pesquisa e decisão em saúde, então essa vaga foi feita para você