데이터 사이언스 책임자

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

You can:

• work with data engineers and data scientists to design and provide products for the organisation

You can:

• oversee compliance with data ethics standards and legislation across the organisation
• develop, manage and continuously improve an ethical framework within your area
• develop a data ethics culture, influencing others to act on it
• ensure data ethics is applied appropriately when formulating, implementing and evaluating organisational policies and programmes

You can:

• demonstrate practical knowledge of data science tools and techniques
• develop data science solutions that maximise insight
• identify opportunities for how data science can improve data practices

You can:

• champion the role of data science within the organisation
• understand and champion user research, and can design and manage processes to gather and establish user needs
• identify and create opportunities to develop and deliver data science products to support organisational objectives, while collaborating across the organisation to fulfil meaningful goals
• take responsibility for delivering scalable data science products into the organisation, and establishing maintenance support

You can:

• act as a leader or technical specialist, providing detailed support and guidance within the organisation and helping colleagues to develop skills
• set the direction of CPD (continuous professional development) within your team
• keep up to date with new developments in data science and can match those to opportunities in your organisation
• talk confidently about the benefits of data science approaches to existing and potential customers
• demonstrate an in-depth understanding of a wide range of data science techniques, such as machine learning and natural language processing, and detailed knowledge of at least one specialism
• use these techniques to build data science solutions, including reports, models and dashboards

You can:

• write and test scripts and create basic models in one or more languages
• collaborate on shared codebases, using a variety of methodologies

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

할 수 있는 일:

• 보건·돌봄 시스템에 대한 깊은 이해를 바탕으로 조직 전략을 형성한다
• 보건·돌봄 파트너와 리더에게 조직을 대표한다
• 정책과 서비스 변화가 디지털 서비스와 돌봄에 어떤 영향을 줄지 예측한다

할 수 있는 일:

• 개인정보 영향평가와 정보 공유 협약을 이끈다
• 적법한 근거, 동의, 비밀 유지, 보존에 대해 팀에 조언한다
• 인시던트를 조사하고 개선을 권고한다

할 수 있는 일:

• 돌봄 분야 AI의 보증과 모니터링에 관한 조직의 기준을 정한다
• 고위험 모델의 배포 전후 보증을 이끈다
• 안전하고 공정한 AI에 관해 규제 기관과 파트너에게 조직을 대표한다

할 수 있는 일:

• 프로덕트나 변경의 위험 요소 식별과 리스크 평가를 이끈다
• 위험 요소 로그와 임상 안전 케이스 보고서를 작성하고 유지한다
• 프로덕트 팀과 리스크 통제에 합의하고 그것이 작동하는지 확인한다
• 임상 리스크 관리 기준의 적용에 대해 팀에 조언한다

할 수 있는 일:

• 제품이 의료기기인지와 그 가능성이 높은 등급을 평가한다
• 품질 및 임상 동료와 함께 제품의 규제 대응 작업을 계획한다

할 수 있는 일:

• 목표를 설정하고 평가를 하며 팀을 직접 관리한다
• 웰빙을 지원하고 근태, 실적, 행위를 관리한다
• 팀의 육성과 승계를 계획한다

할 수 있는 일:

• 예산을 보유하고 관리하며, 차이를 예측하고 설명한다
• 비용과 편익을 보여 주는 비즈니스 케이스를 작성한다