Trainee-dataforsker

Lønramme 4 · Dataforsker · 276 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: Trainee data scientist

Udføres oftest på lønklasse AO eller EO i den britiske statsforvaltning.

A trainee data scientist is inquisitive, curious about data and keen to learn and develop.
At this role level, you will:
have a basic understanding of software development and analytical methods
interpret statistical outputs effectively
be aware of how data science techniques can be used, and have a basic knowledge of those key techniques, such as machine learning
work as part of a multidisciplinary team to develop data science solutions and outputs
prepare and manipulate data
present effectively
be aware of ethical considerations
be aware of the technologies used

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

Lære teamets statistiske metoder og metoder til maskinlæring, værktøjer og sikre arbejdsmåder gennem struktureret oplæring.
Forberede og udforske pseudonymiserede sundhedsdatasæt under supervision.
Køre og fortolke enkle statistiske analyser og kontrollere resultaterne med en mere erfaren dataforsker.
Følge procedurer for informationsstyring, kontrol med videregivelse og etik.
Arbejde hen imod en lærlingeuddannelse i datavidenskab eller tilsvarende uddannelse.

Kompetencer

Kompetence	Forventet niveau	Hvad dette niveau betyder
Applied maths, statistics and scientific practicesUK GDaD PCF	Bevidsthed (1)	You can: show an understanding of the benefits of applied mathematics and statistics, and can use this knowledge to carry out data science tasks carry out general analysis techniques for data inspection, exploration and visualisation interpret statistical output effectively and accurately show an awareness of different performance and accuracy metrics for statistical assessment and validation
Data engineeringUK GDaD PCF	Bevidsthed (1)	You can: explain why you need engineering support to design and provide products for the organisation explain why you need to cleanse and prepare data for use in data science products explain different architectures, including cloud and on-premise, and data manipulation and transformation tools
Data ethics and privacyUK GDaD PCF	Bevidsthed (1)	You can: explain the importance of using data ethics and privacy in your work identify appropriate channels to discuss ethical issues, with support
Data science innovationUK GDaD PCF	Bevidsthed (1)	You can: adopt an inquisitive and curious approach to data be receptive to learning about data science and its techniques be unafraid to ask questions and discover what there is to learn
Delivering business impactUK GDaD PCF	Bevidsthed (1)	You can: show an understanding of the organisation and the benefits of data science develop data science products as part of a team create basic visuals and presentations to communicate data science effectively show knowledge of data and analysis and can discuss how to align them to meet user needs
Developing data science capabilityUK GDaD PCF	Bevidsthed (1)	You can: show an awareness of various sources of training and self-directed learning for data science create a CPD (continuous professional development) plan with support from your manager demonstrate a basic understanding of key data science techniques, such as machine learning, and how they can be used
Programming and build (data science)UK GDaD PCF	Bevidsthed (1)	You can: show a basic understanding of software development principles and can write simple scripts under supervision
Understanding product deliveryUK GDaD PCF	Bevidsthed (1)	You can: manage your contribution to tasks to fit in with the work of your wider team
Forståelse af sundheds- og plejeydelserDenne reference	Bevidsthed (1)	Du kan: beskrive sundheds- og plejesystemets hoveddele og de services, organisationen understøtter forklare, hvorfor patientsikkerhed og fortrolighed er vigtige i dit arbejde
Informationsstyring og databeskyttelseDenne reference	Bevidsthed (1)	Du kan: følge organisationens regler for håndtering af person- og sundhedsoplysninger genkende og indberette et brud på datasikkerheden eller en tæt-på-hændelse
Pseudonymisering og kontrol med videregivelseDenne reference	Bevidsthed (1)	Du kan: forklare forskellen på identificerbare, pseudonymiserede og anonymiserede data følge organisationens regler for undertrykkelse af små tal i resultater
Sikker og fair kunstig intelligens i sundhedsvæsenetDenne reference	Bevidsthed (1)	Du kan: forklare, hvordan en model kan skade patienter, for eksempel gennem skævhed, drift eller overdreven tillid til dens output forklare, hvorfor modeller skal valideres på den befolkning, de skal bruges til

Typiske kvalifikationer og erfaring

Indskrevet på eller i gang med en lærlingeuddannelse i datavidenskab eller tilsvarende.

Oversigt over lønramme 4

Viden: Detaljeret kendskab til arbejdsområdet, typisk fra en erhvervsakademiuddannelse, en lærlingeuddannelse eller tilsvarende erfaring.
Selvstændighed: Arbejder inden for retningslinjer; løser de fleste daglige problemer; leder er til rådighed for rådgivning.
Rækkevidde: Eget arbejde og en afgrænset service eller proces.
Ledelse: Kan lede et lille team eller koordinere andres arbejde.
Ansvar: Levering af en afgrænset service eller proces.

Jobvurdering (illustrativ)

Faktor	Niveau	Resumé af niveauet	Point
Kommunikations- og relationskompetencer	3	Giver rutinemæssig information, der kræver takt eller overtalelse, eller kompleks eller følsom information, eller enkel undervisning af grupper.	21
Viden, uddannelse og erfaring	4	En række procedurer, for det meste uden for rutinen, der kræver teori på mellemniveau (for eksempel en erhvervsakademiuddannelse eller tilsvarende erfaring).	88
Analytiske kompetencer og dømmekraft	3	Vurderinger af en række fakta eller situationer, der kræver analyse eller sammenligning af muligheder.	27
Planlægnings- og organisationskompetencer	2	Planlægger ligetil opgaver eller aktiviteter, hvoraf nogle er løbende.	15
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	1	Følger politikker, der er fastlagt af andre; kan komme med kommentarer til ændringer.	5
Ansvar for økonomiske og fysiske ressourcer	1	Passer personligt på udstyr og ressourcer, der bruges i eget arbejde.	5
Ansvar for personale	1	Viser nye eller mindre erfarne kolleger egne arbejdsrutiner.	5
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	2	Udfører jævnligt forskning, udvikling, forsøg eller test af udstyr og systemer som en del af jobbet.	12
Handlefrihed	2	Følger standardprocedurer og præcedens; der er som regel nogen at spørge; arbejdet kan blive kontrolleret.	12
Fysisk anstrengelse	2	Hyppigt arbejde siddende eller stående i en begrænset stilling, eller lejlighedsvis let til moderat anstrengelse.	7
Mental anstrengelse	3	Hyppig koncentration om uforudsigeligt arbejde eller lejlighedsvis langvarig koncentration.	12
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 4: 271 til 325)			276

Viden scores på det niveau, jobbet kræver, når oplæringen er så vidt fremskreden, at arbejdet kan udføres.