Младший специалист по data science

Диапазон 5 · Специалист по data science · Баллов оценки должности: 350

Этот текст переведён с английского языка помощником на основе искусственного интеллекта и ещё не проверен носителем языка. Цитаты из рамки компетенций профессии цифровых технологий и данных правительства Соединённого Королевства (UK GDaD PCF) и из ESCO оставлены на английском языке.

Уровень UK GDaD PCF: Associate data scientist

Чаще всего соответствует грейду государственной службы EO или HEO.

An associate data scientist is inquisitive, curious about data and keen to learn and develop.
At this role level, you will:
understand the basics of software development and analytical methods, and be able to develop basic models
understand and be able to implement a range of data science techniques, including machine learning
collaborate with others to develop data science solutions and outputs supporting the organisation
prepare and manipulate data, and perform analytics
present and communicate effectively
be aware of project delivery methods
be aware of ethical considerations
have knowledge 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.

Обязанности

Под руководством создавать и тестировать базовые статистические модели и модели машинного обучения, такие как прогнозы спроса.
Готовить и связывать наборы медицинских данных для моделирования в защищённых средах.
Измерять качество моделей для разных групп пациентов и сообщать о различиях.
Представлять результаты и их неопределённость аналитикам и командам служб.
Документировать источники данных, методы и допущения, чтобы работу можно было воспроизвести.

Навыки

Навык	Ожидаемый уровень	Что означает этот уровень
Applied maths, statistics and scientific practicesUK GDaD PCF	Рабочий (2)	You can: apply analytical methods including exploratory data analysis and statistical testing to a specific data set, to reach accurate and reliable conclusions understand and use different performance and accuracy metrics for model validation in data science projects, hypothesis testing and information retrieval compare selected applied mathematics and statistical methods and identify their differences access and use the statistical and scientific tools available within the organisation
Data engineeringUK GDaD PCF	Рабочий (2)	You can: identify the appropriate engineering support to design and provide products for the organisation recognise the processes and tools for cleansing and preparing data, and put reusable processes and checks in place use different architectures, including cloud and on-premise use data manipulation and transformation tools
Data ethics and privacyUK GDaD PCF	Рабочий (2)	You can: apply fundamental principles of data ethics and privacy in your work under supervision share data ethics and privacy risks through appropriate channels
Data science innovationUK GDaD PCF	Рабочий (2)	You can: adopt an inquisitive and curious approach to data seek out and research new data science techniques to support learning ask questions to improve your knowledge and learn about data science norms see possibilities for improvements and innovation
Delivering business impactUK GDaD PCF	Рабочий (2)	You can: show an understanding of the organisation and the benefits of data science collaborate to help identify user needs and develop and deliver data science products communicate effectively and present analysis and visualisations tailored to your audience
Developing data science capabilityUK GDaD PCF	Рабочий (2)	You can: manage your CPD (continuous professional development) and can link your learning to objectives and organisational goals confidently talk about the benefits of data science approaches to existing and potential customers demonstrate a good understanding of key data science techniques, such as machine learning, and you can use them to build data science solutions, including reports, models and dashboards
Programming and build (data science)UK GDaD PCF	Рабочий (2)	You can: write and test scripts and create basic models in one or more languages collaborate on shared codebases, using a variety of methodologies
Understanding product deliveryUK GDaD PCF	Рабочий (2)	You can: show an awareness of the differences between delivery methods, such as Agile and waterfall, and can propose the most appropriate method to deliver each product manage your contribution to tasks to fit in with the work of your wider team
Понимание услуг здравоохранения и уходаЭтот справочник	Осведомлённость (1)	Вы можете: описать основные части системы здравоохранения и ухода и услуги, которые поддерживает организация объяснить, почему безопасность пациентов и конфиденциальность важны в вашей работе
Управление информацией и защита данныхЭтот справочник	Рабочий (2)	Вы можете: применять принципы защиты данных в своей работе участвовать в оценке воздействия на защиту данных правильно обрабатывать запросы информации и записи
Псевдонимизация и контроль раскрытияЭтот справочник	Рабочий (2)	Вы можете: работать с псевдонимизированными данными и проводить проверки на раскрытие перед выпуском результатов распознавать, когда связанные или подробные данные могут идентифицировать пациента
Безопасный и справедливый ИИ в здравоохраненииЭтот справочник	Осведомлённость (1)	Вы можете: объяснить, как модель может навредить пациентам, например из-за предвзятости, дрейфа или чрезмерного доверия к её результатам объяснить, почему модели нужно проверять на той популяции, с которой они будут использоваться
Клиническая терминология и классификацияЭтот справочник	Осведомлённость (1)	Вы можете: объяснить разницу между клинической терминологией и классификацией узнавать распространённые терминологии, такие как SNOMED CT и ICD

Типичная квалификация и опыт

Высшее образование в области, связанной с математикой, программа ученичества по data science или равноценный опыт.

Описание диапазона 5

Знания: Профессиональные или технические знания, как правило, на основе высшего образования или равноценного опыта.
Самостоятельность: Работает на общие цели в рамках профессиональных стандартов; планирует свою работу.
Масштаб: Собственная профессиональная работа в команде или продукте.
Руководство: Может направлять и проверять работу вспомогательного персонала и учеников.
Ответственность: Качество собственной профессиональной работы.

Оценка должности (иллюстративная)

Фактор	Уровень	Описание уровня	Баллы
Навыки общения и взаимодействия	4	Передаёт сложную, деликатную или спорную информацию, требующую навыков убеждения, переговоров или обучения, либо очень сложную информацию.	32
Знания, подготовка и опыт	5	Экспертиза в специализации, основанная на теории или практическом опыте (уровень высшего образования или равноценный).	120
Аналитические навыки и навыки суждения	4	Суждения о сложных фактах или ситуациях, требующих анализа, интерпретации и сравнения вариантов.	42
Навыки планирования и организации	2	Планирует несложные задачи или мероприятия, некоторые из них текущие.	15
Физические навыки	3	Развитые навыки, требующие скорости или точности, такие как продвинутая работа с клавиатурой.	27
Ответственность за помощь пациентам и клиентам	1	Помогает пациентам, клиентам или родственникам при эпизодическом контакте.	4
Ответственность за развитие политики и услуг	2	Внедряет политику в своей области и предлагает изменения её практики.	12
Ответственность за финансовые и материальные ресурсы	1	Бережно относится к оборудованию и ресурсам, используемым в своей работе.	5
Ответственность за людей	1	Показывает свои рабочие процедуры новым или менее опытным коллегам.	5
Ответственность за информационные ресурсы	4	Адаптирует или проектирует информационные системы по спецификациям других либо ведёт информационные системы отдела в качестве основной обязанности.	24
Ответственность за исследования и разработки	2	Регулярно проводит исследования, разработки, испытания либо тестирование оборудования и систем в рамках работы.	12
Свобода действий	3	Следует определённой политике и процедурам; работой управляют, а не надзирают за ней.	21
Физическая нагрузка	2	Часто сидит или стоит в стеснённом положении либо время от времени испытывает лёгкую или умеренную нагрузку.	7
Умственная нагрузка	3	Частая концентрация на непредсказуемой работе либо эпизодическая длительная концентрация.	12
Эмоциональная нагрузка	1	Редкое воздействие или эпизодическое косвенное воздействие тяжёлых обстоятельств.	5
Условия труда	2	Эпизодические неприятные условия, частые поездки или работа на открытом воздухе либо почти непрерывная работа с экраном в большинство дней.	7
Итого (диапазон 5: от 326 до 395)			350