Principal dataforsker

Lønramme 7 · Dataforsker · 507 point i jobvurderingen

Denne tekst er oversat fra engelsk af en AI-assistent og er endnu ikke gennemgået af en modersmålstaler. Citater fra den britiske regerings kompetencerammeværk for digitale og datarelaterede fag (UK GDaD PCF) og fra ESCO står fortsat på engelsk.

Niveau i UK GDaD PCF: Principal data scientist

Udføres oftest på lønklasse SEO eller G7 i den britiske statsforvaltning.

A principal data scientist is a leader of data science, quite often with responsibility for managing and developing teams.
At this role level, you will:
have a broad knowledge of data science techniques, use cases and potential impact, as well as the tools and technologies
have extensive experience in scoping, designing and delivering data science outputs and products
work collaboratively with a range of experts in support of organisational objectives
communicate effectively and challenge delivery plans and priorities
appreciate and understand data ethics, data preparation and manipulation
appreciate and understand delivery methods, and how to deliver supported solutions at scale

Contains public sector information from the UK Government Digital and Data Profession Capability Framework (https://understand-digital-data-roles-skills.service.gov.uk/), licensed under the Open Government Licence v3.0. © Crown copyright.

Ansvarsområder

Afgrænse, designe og lede datavidenskabelige projekter, der understøtter serviceplanlægning og patientpleje.
Beslutte, hvilke metoder, værktøjer og data der er egnede, og udfordre planer, der ikke er gennemførlige eller sikre.
Planlægge validering, vurdering af skævhed og overvågning af modeller sammen med kolleger inden for klinisk sikkerhed og informationsstyring.
Aftale med produktteams, hvordan modeller tages i brug og understøttes i stor skala.
Styre og udvikle et lille team af dataforskere.

Kompetencer

Kompetence	Forventet niveau	Hvad dette niveau betyder
Applied maths, statistics and scientific practicesUK GDaD PCF	Ekspert (4)	You can: identify opportunities to develop statistical insight, reports and models to support organisational objectives, while collaborating across the organisation effectively critique statistical analyses use a variety of data analytics techniques (such as data mining and prescriptive and predictive analytics) for complex data analysis through the whole data life cycle use model outputs to produce evidence and help design services and policies understand a broad range of statistical tools, particularly those deployed within the organisation, and can use these appropriately and help others to use them
Data engineeringUK GDaD PCF	Ekspert (4)	You can: help to identify the data engineering requirements for any data science product, while working with data engineers and data scientists to design and deliver those products into the organisation effectively understand the need to cleanse and prepare data before including it in data science products and can put reusable processes and checks in place understand a broad range of architectures, including cloud and on-premise, and data manipulation and transformation tools deployed within the organisation, and can use these tools appropriately and help others use them
Data ethics and privacyUK GDaD PCF	Erfaren (3)	You can: work with stakeholders to identify and address ethical and privacy concerns demonstrate and communicate how data ethical issues fit into the wider organisational context research developments in data ethics and privacy to improve compliance and processes assess and constructively challenge proposed data ethics policies
Data science innovationUK GDaD PCF	Ekspert (4)	You can: be a leader in the data science space demonstrate in-depth knowledge of data science tools and techniques, which you can use to solve problems creatively and to create opportunities for your team act as a coach, inspiring curiosity and creativity in others demonstrate in-depth knowledge of your chosen profession and keep up to date with changes in the industry challenge the status quo and always look for ways to improve data science
Delivering business impactUK GDaD PCF	Erfaren (3)	You can: lead and support your organisation area by using data science to create change identify opportunities to develop data science products to support organisational objectives, while collaborating across the organisation to fulfil goals show an understanding of the role of user research, and can design and manage processes to gather and establish user needs communicate relevant and compelling stories effectively and present analysis and data visualisations clearly to get across complex messages work with colleagues to implement scalable data science products, and to understand maintenance requirements
Developing data science capabilityUK GDaD PCF	Erfaren (3)	You can: manage your CPD (continuous professional development) and can link your learning to objectives and organisational goals support data science capability building across the team and wider organisation confidently talk about the benefits of data science approaches to existing and potential customers demonstrate a good understanding of a range of data science techniques, such as machine learning and natural language processing, and you can use them to build data science solutions, including reports, models and dashboards
Programming and build (data science)UK GDaD PCF	Ekspert (4)	You can: write complex programs and scripts seek to make code open source where appropriate supervise junior analysts and set coding standards for your team understand software architecture and how to write efficient, optimised code perform user testing on products prior to launch
Understanding product deliveryUK GDaD PCF	Erfaren (3)	You can: understand the differences between delivery methods, such as Agile and waterfall, and can choose the most appropriate method to deliver each product define the minimum viable product (MVP) and support decisions about priorities work with specialists in multidisciplinary teams to smoothly deliver data science products into the organisation
Forståelse af sundheds- og plejeydelserDenne reference	Erfaren (3)	Du kan: analysere, hvordan en service indgår i patientforløb på tværs af organisationer arbejde sammen med klinikere, plejepersonale og patienter om at forme digitale services forklare virkningen af digitale beslutninger på pleje, sikkerhed og medarbejdernes arbejdsbyrde
Informationsstyring og databeskyttelseDenne reference	Erfaren (3)	Du kan: lede konsekvensanalyser vedrørende databeskyttelse og aftaler om deling af oplysninger rådgive teams om retligt grundlag, samtykke, fortrolighed og opbevaring undersøge hændelser og anbefale forbedringer
Pseudonymisering og kontrol med videregivelseDenne reference	Erfaren (3)	Du kan: designe metoder til pseudonymisering og sammenkædning, der holder identifikatorer adskilt fra analysedata vurdere risikoen for genidentifikation i et datasæt eller en publikation og vælge egnede kontroller rådgive teams om sikre miljøer, såsom betroede forskningsmiljøer
Sikker og fair kunstig intelligens i sundhedsvæsenetDenne reference	Erfaren (3)	Du kan: planlægge validering, vurdering af skævhed og løbende overvågning af en model sammen med kliniske kolleger afgøre, hvornår en model skal trænes om, begrænses eller trækkes tilbage rådgive teams om, hvornår en model kan være reguleret som medicinsk udstyr, og hvilken evidens den kræver
Klinisk risikostyringDenne reference	Arbejdende (2)	Du kan: deltage i farerworkshops og bidrage til et fareregister følge processen for klinisk risikostyring i dit arbejde levere dokumentation til en klinisk sikkerhedsbegrundelse, såsom testresultater
Regulering af software som medicinsk udstyrDenne reference	Arbejdende (2)	Du kan: følge en proces for softwarens livscyklus, der opfylder standarderne for medicinsk udstyr udarbejde de registre, som en sådan proces kræver
PersonaleledelseDenne reference	Arbejdende (2)	Du kan: føre tilsyn med det daglige arbejde og give feedback deltage i rekruttering og introduktion holde regelmæssige samtaler på tomands hånd

Typiske kvalifikationer og erfaring

Betydelig erfaring med at levere datavidenskab på et niveau svarende til en kandidatgrad eller en ph.d. i et kvantitativt fag.

Oversigt over lønramme 7

Viden: Højt udviklet specialistviden, typisk på kandidatniveau eller med tilsvarende erfaring.
Selvstændighed: Arbejder efter organisationens politikker; beslutter, hvordan resultater opnås; er den ekspert, andre rådfører sig med.
Rækkevidde: Flere produkter eller services, eller en specialistfunktion.
Ledelse: Leder et team eller et fagligt praksisområde.
Ansvar: Leveringen af en service eller specialistfunktion og dens budget, hvis der er ansvar for et.

Jobvurdering (illustrativ)

Faktor	Niveau	Resumé af niveauet	Point
Kommunikations- og relationskompetencer	5	Giver meget kompleks eller omstridt information, der kræver veludviklede overtalelses- og forhandlingsevner, præsenterer for store grupper eller kommunikerer, hvor der er betydelige barrierer for accept.	45
Viden, uddannelse og erfaring	7	Højt udviklet specialistviden på tværs af hele specialet (kandidatniveau eller tilsvarende).	196
Analytiske kompetencer og dømmekraft	5	Vurderinger af meget komplekse fakta eller situationer, der kræver analyse, fortolkning og sammenligning af muligheder.	60
Planlægnings- og organisationskompetencer	3	Planlægger flere komplekse aktiviteter og justerer planerne efter behov.	27
Fysiske færdigheder	3	Veludviklede færdigheder, der kræver hurtighed eller nøjagtighed, såsom avanceret brug af tastatur.	27
Ansvar for patient- og klientpleje	1	Hjælper patienter, klienter eller pårørende ved tilfældig kontakt.	4
Ansvar for politik- og serviceudvikling	3	Gennemfører politikker for eget område og foreslår ændringer, der påvirker andre områder.	21
Ansvar for økonomiske og fysiske ressourcer	1	Passer personligt på udstyr og ressourcer, der bruges i eget arbejde.	5
Ansvar for personale	2	Fører dagligt tilsyn med eller koordinerer medarbejdere, oplærer jævnligt andre eller giver grundlæggende HR-rådgivning.	12
Ansvar for informationsressourcer	4	Tilpasser eller designer informationssystemer efter andres specifikationer, eller driver informationssystemer for en afdeling som hovedopgave.	24
Ansvar for forskning og udvikling	3	Gennemfører forskning eller udvikling inden for formelle programmer som hovedopgave.	21
Handlefrihed	4	Resultaterne er fastlagt, men jobindehaveren beslutter, hvordan de nås, inden for en bred politik.	32
Fysisk anstrengelse	1	Sidder, står og går med ringe fysisk anstrengelse.	3
Mental anstrengelse	4	Hyppig langvarig koncentration eller lejlighedsvis intens koncentration.	18
Følelsesmæssig belastning	1	Sjælden udsættelse eller lejlighedsvis indirekte udsættelse for belastende omstændigheder.	5
Arbejdsforhold	2	Lejlighedsvis ubehagelige forhold, hyppig rejseaktivitet eller udendørsarbejde eller næsten uafbrudt skærmarbejde på de fleste dage.	7
I alt (lønramme 7: 466 til 539)			507