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

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