Sobre a Empresa A Spesia, a mais nova empresa do Grupo Med4U, nasce para simbolizar nossa busca incessante por soluções inovadoras e disruptivas, utilizando inteligência artificial para oferecer tratamentos mais precisos, humanos e transformadores. Inspirada na palavra latina spes (esperança) e no IA de Inteligência Artificial, a Spesia reflete nosso compromisso com cuidados humanizados e centrados no paciente. Nossa missão vai além da tecnologia:
buscamos melhorar os desfechos clínicos, promovendo esperança e colocando o paciente no centro de tudo o que fazemos. Com a Spesia, queremos redefinir o cuidado em saúde, ajudando a construir vidas mais longas, saudáveis e plenas. Junte-se a nós para transformar a saúde e fazer a diferença na vida das pessoas. Saiba mais sobre o Grupo Med4U em Sobre a Vaga Esta vaga é focada na construção de modelos preditivos de machine learning para a predições no contexto da saúde e a análise avançada de dados clínicos. Utilizando dados de prontuários eletrônicos (EHR), exames laboratoriais e dados biomedicos, o objetivo é desenvolver soluções inovadoras para apoiar a detecção precoce e o tratamento de doenças, integrando diferentes fontes de dados biomédicos e aplicando metodologias estatísticas robustas. Principais Responsabilidades Desenvolver modelos preditivos de machine learning para risco de doenças e desfechos clínicos, utilizando dados de EHR e outras fontes biomédicas. Aplicar técnicas de avaliação condizentes para validar e ajustar os modelos preditivos em saúde. Realizar pré-processamento e análise exploratória dos dados, incluindo limpeza, normalização e imputação de dados clínicos e biomédicos. Trabalhar em colaboração com médicos, engenheiros de dados e especialistas clínicos para definir os problemas a serem resolvidos, interpretar resultados e ajustar os modelos conforme necessário. Participar na criação de relatórios detalhados e visualizações de dados para comunicar insights de maneira clara e acessível a stakeholders técnicos e clínicos. Contribuir para a documentação técnica e científica do projeto, incluindo publicações acadêmicas e relatórios internos. Requisitos Formação em Bioestatística, Ciência de Dados, Informática Biomédica, Ciência da Computação ou áreas correlatas. Experiência prática em ciência de dados, com ênfase em análise de dados clínicos ou biomédicos. Proficiência em linguagens de programação como Python e R, com sólido conhecimento de bibliotecas de machine learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn). Boa habilidade de comunicação para apresentar resultados complexos de forma clara e objetiva a times multidisciplinares. Diferenciais Experiência com dados de prontuários eletrônicos, como Tasy e MRV. Conhecimento em frameworks de interoperabilidade de dados de saúde, como HL7 FHIR e terminologias médicas como o UMLS, SNOMED-CT, CID, LOINC, RxNorm, BI-RADS. Experiência em projetos de análise de dados genômicos ou biomarcadores associados a doenças. Familiaridade com técnicas de NLP e construção de datawarehouses. Contribuições anteriores em publicações científicas relacionadas à bioestatística ou ciência de dados aplicada à saúde. Benefícios Salário compatível com o mercado. Oportunidade de participar de um projeto inovador e ambicioso com impacto direto na saúde e bem-estar dos pacientes. Trabalhar com uma equipe altamente talentosa e reconhecida na área de IA em Saúde.