Semantic Health Data Engineer

Sobre a posiçãoEstamos buscando uma pessoa para atuar comoEngenheiro(a) de Dados Semânticos em Saúde (Semantic Health Data Engineer), ajudando a construir a próxima geração de soluções emReal World Evidence (RWE)na América Latina.Você vai trabalhar comdados de saúde de mundo real (Real World Data), conectando conhecimento clínico com tecnologia de dados e padrões internacionais, em um ambiente dealta performance, com um time formado por profissionais commestrado e doutoradoe forte compromisso com qualidade científica e impacto real na saúde.Modelo de trabalho:ContratoPJHorário flexívelFull-remote, com opção de trabalhar presencialmente no nosso escritório noCubo Itaú (Vila Olímpia, São Paulo)O que você vai fazer (Responsabilidades)Construir e mantercamadas semânticas de dados de saúdepara suportar projetos de RWE.Trabalhar compadrões e modelos de dados em saúde, como:OMOP CDM, SNOMED CT, CID-10,EcossistemaOHDSIe suas ferramentasApoiar a definição decoortesclínicas altamente específicas para estudos observacionais.Ajudar na construção debases de dados analíticas customizadaspara diferentes projetos de pesquisa e RWE.Colaborar com o time de RWE na realização deanálises de dados, incluindo: Estatísticadescritiva,Estatísticainferencial,Aplicação de técnicas demachine learning(quando apropriado)Trabalhar em parceria com especialistas clínicos, epidemiologistas, estatísticos e cientistas de dados para transformar dados de mundo real emevidências científicas robustas.Quem estamos procurando (Perfil)Queremos alguém comformação híbrida, que consiga transitar bem entre o mundo dasaúdee o mundo dosdados.Formação (requisitos obrigatórios)Formação (concluída ou em fase final) emÁrea de Saúde: Medicina, Enfermagem, Farmácia, Biomedicina, Fisioterapia, Saúde Pública, Epidemiologia, ou áreas correlatas.EFormação (concluída ou complementar/pos-graduação/curso certificado) emÁrea 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 desejadosNoções debanco de dadoseSQL Avançado (principalmente para funções de uso analítico).Conhecimentos intermediário emPythonouRpara análise de dados.Entendimento consolidado de: Estatística descritiva (médias, proporções, distribuições etc.), Estatística inferencial (testes de hipótese, intervalos de confiança etc.)Conceitos introdutórios demachine learning(classificação, regressão, overfitting, validação etc.).Interesse genuíno em aprender e trabalhar com:OMOP,SNOMED,CID-10,OHDSI Toolse outros padrões de dados em saúde.Diferenciais (não obrigatórios, mas contam muito)Experiência anterior (profissional ou mestrado/doutorado) comdados de saúde.Participação em projetos depesquisa clínica, epidemiológica ou emRWE.Familiaridade prévia com OMOP, SNOMED, CID-10 ou projetos da comunidade OHDSI.Experiência comversionamento 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 aquiAmbiente deinovaçãocom foco em desenvolverciência baseada em dados de mundo realna América Latina.Contato direto com um time dealta senioridade técnica e acadêmica(mestres e PhDs em áreas da saúde).Cultura decolaboração, aprendizado contínuoe 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 buscamosO 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