Data Scientist – Decision Science, Modelling

🕒 il y a 29 jours

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 29%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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M3 USA

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201 - 500 employés

Fondée en 2000

🏥 Santé

💼 Conseil

⚕️ Assurance santé

Healthcare • Consulting • Healthcare Insurance

M3 USA est une entreprise spécialisée dans la fourniture de solutions d’études de marché, de recrutement et de promotion pour le secteur de la santé. Elle s’attache à mettre en relation les professionnels de santé, en particulier les médecins, avec des outils et des ressources qui améliorent la pratique médicale. À travers une gamme de services, notamment : • études de marché qualitatives et quantitatives, • promotion multicanale, • recrutement dans la santé, • essais cliniques, M3 USA accompagne l’industrie des sciences de la vie en permettant aux professionnels de santé de rester informés et de prodiguer des soins optimaux. Filiale de M3 Inc. , M3 USA collabore avec des laboratoires pharmaceutiques de premier plan et propose des capacités de recherche étendues en Europe et aux États-Unis. L’entreprise est reconnue pour son approche data-driven et ses efforts de mise en réseau au sein de la communauté de santé.

Description

• Design, develop and maintain statistical, probabilistic and simulation-based models. • Translate complex business questions into tractable modelling problems. • Select appropriate modelling approaches based on the characteristics of the problem rather than methodological preference. • Develop prototypes and working solutions iteratively, refining approaches as new information becomes available. • Build analytical assets that can be reused as products, decision-support tools or operational capabilities. • Design and analyse experiments to evaluate interventions, operational changes and model effectiveness. • Work effectively with incomplete, imperfect and evolving datasets. • Develop approaches for estimating missing information and combining evidence from multiple sources. • Quantify uncertainty and communicate appropriate confidence in model outputs. • Test assumptions and identify limitations within modelling approaches. • Develop frameworks that improve operational and commercial decision-making. • Evaluate alternative actions, trade-offs and potential outcomes. • Support automation of appropriate decision processes through analytical models. • Design experiments and simulations that inform strategic and operational choices. • Validate models using appropriate testing, back-testing and comparison techniques. • Assess sensitivity to assumptions and changing conditions. • Monitor model performance over time and identify concept drift or degradation. • Maintain high standards of analytical rigour and reproducibility. • Partner closely with Business Analysts, Engineering, Product and operational teams. • Explain modelling approaches, assumptions and results clearly to non-technical audiences. • Document methodologies, limitations and recommendations in a practical and accessible way. • Contribute to a culture of experimentation and evidence-based decision-making. • Design models and analytical approaches with operational deployment in mind. • Work closely with Engineering teams to translate models into scalable production solutions.

🎯 Exigences

• Strong grounding in applied statistics, modelling, data science, operational research, economics, mathematics or a related quantitative discipline. • Experience building models that support real-world decisions, products or operational processes. • Experience working with uncertainty, incomplete information and imperfect datasets. • Ability to move from loosely defined problems to practical analytical solutions. • Strong problem decomposition and structured thinking skills. • Ability to communicate technical concepts clearly to non-technical stakeholders. • Strong coding skills in Python or R. • Experience developing analytical solutions in code rather than primarily through spreadsheet-based analysis. • Experience taking analytical models from prototype through to operational deployment.

🏖️ Avantages

• 25 days annual leave • Participation in a company bonus scheme linked to personal and company performance • Group Life Cover 4x salary • Pension 4%/4% employee/employer contributions • Vitality after probation • Staff discount scheme • Discounted gym membership