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工作職責(zé)：
?數(shù)據(jù)管理與治理：主導(dǎo)醫(yī)療數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計，規(guī)劃院內(nèi)數(shù)據(jù)存儲、處理與流動鏈路，建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及質(zhì)量管理規(guī)范，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整、一致與及時性。對接HIS、EMR、HRP等醫(yī)院業(yè)務(wù)系統(tǒng)，執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換與校驗，構(gòu)建患者全生命周期、醫(yī)院運營效率等主題域數(shù)據(jù)模型，為決策提供高可信度數(shù)據(jù)支撐。
?數(shù)據(jù)分析與建模：運用統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)建立預(yù)測模型，開展趨勢分析并提出數(shù)據(jù)驅(qū)動解決方案。針對醫(yī)院業(yè)務(wù)專項需求，輸出量化分析報告及可落地的決策建議。
?業(yè)務(wù)協(xié)同與應(yīng)用推廣：深度協(xié)同運營、臨床等業(yè)務(wù)部門，通過需求調(diào)研將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)分析目標(biāo)，設(shè)計定制化分析工具并推進(jìn)系統(tǒng)落地。利用可視化工具開發(fā)動態(tài)數(shù)據(jù)看板與自動化報表，降低業(yè)務(wù)端數(shù)據(jù)使用門檻，提升數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的融合深度。
?數(shù)據(jù)資產(chǎn)化與技術(shù)創(chuàng)新：建立醫(yī)療集團(tuán)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系、醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系與指標(biāo)庫，推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)在科研、管理端的復(fù)用。探索自然語言處理、大模型等技術(shù)在醫(yī)療場景的可行性，拓展數(shù)據(jù)應(yīng)用邊界。
任職資格：
?教育背景：本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、公共衛(wèi)生等相關(guān)專業(yè)。
?工作經(jīng)驗：5年以上數(shù)據(jù)產(chǎn)品或醫(yī)療信息化相關(guān)經(jīng)驗，熟悉HIS/EMR數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，主導(dǎo)過完整的數(shù)據(jù)產(chǎn)品生命周期管理。
?專業(yè)技能：精通SQL及Python/R語言，具備ETL設(shè)計經(jīng)驗；掌握回歸分析、時間序列、聚類等建模方法，熟練使用Tableau/Power BI可視化工具；熟悉數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計理念及醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。
?能力素質(zhì)：精通業(yè)務(wù)需求拆解與指標(biāo)體系搭建，能通過數(shù)據(jù)治理提升業(yè)務(wù)決策效率；優(yōu)秀的跨部門協(xié)調(diào)能力，擅長用數(shù)據(jù)“語言”驅(qū)動業(yè)務(wù)行動。
加分項：
?熟悉Hadoop/Spark分布式計算框架，或有數(shù)據(jù)中臺建設(shè)經(jīng)驗。
?了解聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私計算等技術(shù)在醫(yī)療跨機構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)作中的應(yīng)用。