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Einstein Hospital Israelita

Oportunidades de Carreira: Cientista de Dados - Análises Avançadas e Multiômica (1307589)

Einstein Hospital Israelita
Brazil · Full-time · Not Applicable
Com 70 anos de existência, o Einstein Hospital Israelita ainda mantém uma premissa: inovar e crescer, sempre com excelência. Ajudamos a salvar vidas, difundir o conhecimento em educação, prevenção e inovação em saúde. Além da atuação em setores assistenciais, temos oportunidades na área de Inovação, Tecnologia, Pesquisa, Ensino, entre outras. Seguimos oferecendo qualidade, afirmando nosso compromisso com a Responsabilidade Social e com o propósito de levar uma gota de Einstein para cada cidadão. Valorizamos a diversidade e inclusão de todos os talentos e buscamos profissionais que compartilhem deste mesmo propósito!

Informações sobre a área de trabalho

Área: Análises Avançadas e Multiômica

Horário: 09h às 19h

Modelo: Híbrido ou remoto

Sumário

Responsável por identificar soluções para os problemas de negócios e contribuir nas tomadas de decisões, usando habilidades de matemática, de estatística, de programação, de machine learning e de mineração de dados. Comunicar previsões e resultados para o cliente demandante, através de visualizações de dados eficazes. Desenvolver arquiteturas, algoritmos e soluções inovadoras para saúde. Projetar novos modelos estatísticos e ferramentas de coleta de dados e usar técnicas avançadas de análise estatística, probabilidade e deep learning.

Responsabilidades

  • Tratar, transformar e organizar dados desorganizados (estruturados, semi-estruturados ou não estruturados), com uso de habilidades em matemática, estatística, programação, machine learning e outros, aplicando suas capacidades analítica, de conhecimento de negócio, de compreensão contextual, para identificar soluções para os problemas de negócios e contribuir na tomada de decisões e estratégias da instituição.
  • Realizar pesquisas sem direção e formular perguntas abertas aos dados
  • Extrair grandes volumes de dados de múltiplas fontes internas e externas
  • Empregar os programas de análise sofisticadas, machine learning e métodos estatísticos para preparar os dados para uso em modelagem preditiva e prescritiva
  • Explorar e analisar dados de uma variedade de ângulos para determinar fraquezas escondidas, tendências e / ou oportunidades
  • Conceber soluções orientadas a dados para os desafios mais prementes
  • Inventar novos algoritmos para resolver problemas e criar novas ferramentas para automatizar o trabalho
  • Comunicar previsões e resultados para o cliente demandante, através de visualizações de dados eficazes
  • Recomendar mudanças nos procedimentos e estratégias da Instituição"

No Segmento De Machine Learning

  • Pesquisar e desenvolver novos algoritmos.
  • Aplicar esses algoritmos e criar soluções."
  • Desenvolver e ajustar modelos fundacionais

No Segmento De Visualização De Dados

  • Entender os dados do projeto em desenvolvimento e reproduzir os mesmos de forma visual que atendam as demandas do cliente.
  • Adotar gráficos, tabelas, relatórios e, principalmente, narrativas para apresentar a um público não técnico as conclusões de um projeto de análise de dados.

Requisitos

  • Matemática: cálculo multivariável e álgebra linear (matrizes, autovalores e autovetores, regra da cadeia, matriz de jacobiana, gradiente, tensores e maldição da dimensionalidade) ;
  • Estatística descritiva: média, mediana, moda, distribuições (tais como: normal, poisson, binomial e chi-square), correlação, variância, teorema do limite central e desvio padrão e variância;
  • Estatística inferencial: teste de hipótese (tais como: p-values, intervalos de confiança), testes de significância (tais como: z-test, t-test e ANOVA) e regressão (regressão linear e regressão logística);
  • Probabilidades: regra do produto, inferência bayesiana x frequentista, variáveis aleatórias, independência, condicionalidade, marginalização e lei da probabilidade total;
  • Data wrangling: limpeza e manipulação de dados, extrair informações de arquivos (tais como: CSV e XML), regular expressions, transformações matemáticas e domínio de queries em banco de dados relacionais;
  • Programação em linguagens de data science (tais como: R, Python, SQL e Matlab). Conhecimentos de pacotes open source especificos para Data Science como: Tensorflow, Pytorch, Transformers, Unsloth ,Keras, Numpy, Pandas, Tidyverse, entre outros;
  • Métodos de machine learning: aprendizagem supervisionada (tais como: decision trees, naive bayes, logistic regression, random forest, SVM e redes neurais) e aprendizagem não supervisionada (tais como: algoritmos de clusterização, PCA e SVD);
  • Métodos de deep learning: adaptação de modelos grande e leves através de técnicas como LoRA, QLoRA, GRPO, GPO e aprendizado não supervisionado como contrastive learning;
  • Comunicação, visualização de dados e data storytelling: conhecimento do negócio do cliente, entendendo os dados de forma visual da área e sabendo comunicar sob forma de vizualização seus insights para o mesmo. Bibliotecas de vizualização de dados (tais como: GGPLOT, SHINY, MATPLOTLIB e SEABORN);
  • Conhecimento de processos de dados e analytics.

Desejável

  • Graduação completa;
  • Nível de inglês avançado;
  • Outros Métodos de machine learning: reinforcement learning (tais como: Q-learning, TD-learning e algoritmos genéticos) e deep learning (tais como: redes neurais, CNN, RNN e GAN);
  • Otimização. Conhecimento de algoritmos de otimização e utilização de softwares como Gurobi;
  • Experiment Design: teste A/B, controle de variáveis, escolha de bons grupos de teste e controle, tamanho da amostra, nivel de confiança, estatística bayesiana, bootstrapping, simulação e experimento SMART (Specific, Measurable, Actionable, Realistic, Timely);
  • Outras ferramentas: Debugging, testing, controle de versão (Git) e model deploy;
  • Conhecimento de funcionamento e manutenção de banco de dados NoSQL. (Tais como: Cassandra, MongoDB, CouchDB, Documento de grafos, entre outros);
  • Configuração e manutenção do ecosistema Hadoop (tais como: HDFS, Spark, MapReduce, Pig, Hive, Impala, Flume, Sqoop, Zookeeper, Oozie, Hue, Kafka, Scala e Python;
  • Conhecimento de funcionamento e manutenção de banco de dados relacionais. MS SQL Server, Oracle, MySQL e PostgreSQL.

Einstein Benefícios – Compartilhando Bem-Estar

  • Cuidados com a saúde: Programa Cuidar com serviços realizados no Einstein para promover a saúde e bem-estar dos colaboradores e dependentes, Clínicas Einstein, Telemedicina, Convênio Farmácia, Convênio Médico, Assistência Odontológica e Consultório Dental in Company.
  • Bem-Estar: Wellhub (Gympass), TotalPass, Coral, Programa de Orientação Pessoal e SESC.
  • Para você e sua família: Licença paternidade estendida, Seguro de Vida, Creche ou Auxílio Creche para mães ou pais com guarda legal, Auxílio para Filhos com Deficiência e Previdência Privada com taxa zero.
  • Alimentação: Vale Alimentação, Vale Refeição ou Refeitório no local de trabalho.
  • Mobilidade: Vale Transporte, Fretado, Estacionamento, Aplicativo de Caronas e Circular Metrô.
  • Clube de Benefícios: Para economizar e obter vantagens nas compras de produtos e serviços de diversas categorias, como Beleza e Fitness, Comer e Beber, Compras, Cultura e Lazer, Educação Ensino Einstein, Turismo e muito mais.
  • Programa Mais Conectados: Trabalho remoto nas modalidades Teletrabalho ou Híbrido conforme atividade e área de atuação.
  • Os benefícios podem sofrer alteração de acordo com a convenção coletiva, unidade de trabalho e políticas vigentes.

Key Skills

Ranked by relevance

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Posted
Feb 09, 2026
Type
Full-time
Level
Not Applicable
Location
São Paulo
Company
Einstein Hospital Israelita

Industries

Hospitals Health Care

Categories

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