Healthcare Data Specialist / Spécialiste des données de santé

Overview:

This position assists in the end-to-end design, development, implementation, deployment, and maintenance of robust healthcare data collection and processing systems. These systems are intended for and support critical observational studies, including population health, disease monitoring, clinical trials, and health surveillance.

The Healthcare Data Specialist supports the entire lifecycle of these systems, from conception to ongoing maintenance, with a primary emphasis on ensuring data integrity, quality, and adherence to U.S. healthcare standards. The goal is to deliver solutions that are well-architected, scalable, maintainable, and meet stakeholder needs.

Key Responsibilities:

• Project Support: Assist in delivering healthcare data systems on time and within scope.
• Solution Design: Develop scalable, maintainable systems for complex healthcare data needs.
• Data Management:
•   - Model and analyze relational/non-relational data.
•   - Apply standards (e.g., HL7 FHIR, OMOP).
•   - Convert diverse data into standardized formats.
•   - Ensure HIPAA compliance and data integrity.
• Technical Expertise:
•   - Troubleshoot data system issues.
•   - Stay current with evolving healthcare data standards.
• Documentation & Communication:
•   - Create clear technical documentation and diagrams (e.g., ERDs, workflows).
•   - Communicate effectively with technical and non-technical audiences.
• Collaboration: Work with cross-functional teams and stakeholders.

Required Qualifications:

• Bachelor’s degree in a related field.
• 3+ years in healthcare data systems.
• Experience with HL7 FHIR, OMOP, data modeling, and integration.
• Strong problem-solving, communication, and documentation skills.
• Familiarity with U.S. healthcare data structures and standards.
• English Language Requirement

Preferred Qualifications:

• Degree in Health Information, Biology, Psychology, or a quantitative field with research exposure.
• Proficiency in HL7 FHIR, SNOMED, ICD, LOINC.
• Experience with Python, R, SAS, SQL, Git.
• Certifications in healthcare data standards.
• Experience with longitudinal human subjects research.

Aperçu :

Soutenir le cycle complet des systèmes de données de santé pour les études observationnelles, les essais cliniques et la surveillance sanitaire. Assurer l'intégrité, la qualité et la conformité des données aux normes américaines. Travailler selon l’horaire de la côte Est des États-Unis.

Responsabilités clés :

• Soutien aux projets : Aider à livrer les systèmes de données de santé dans les délais et selon les exigences.
• Conception de solutions : Développer des systèmes évolutifs et maintenables pour des besoins complexes.
• Gestion des données :
• Modéliser et analyser des données relationnelles et non relationnelles.
• Appliquer les normes (ex. : HL7 FHIR, OMOP).
• Convertissez des données diverses en formats standardisés
• Assurer la conformité HIPAA et l’intégrité des données.
• Expertise technique:
• Résoudre les problèmes techniques liés aux systèmes de données.
• Se tenir à jour sur les normes de données de santé.
• Documentation & communication :
• Rédiger une documentation technique claire (ex. : diagrammes ERD, flux de travail).
• Communiquer efficacement avec divers publics.
• Collaboration : Travailler avec des équipes interfonctionnelles et des parties prenantes.

Qualifications requises :

• Baccalauréat dans un domaine pertinent.
• 3+ ans d’expérience en systèmes de données de santé.
• Maîtrise de HL7 FHIR, OMOP, modélisation et intégration de données.
• Solides compétences en résolution de problèmes, communication et documentation.
• Connaissance des structures et normes de données du système de santé américain.
• Exigence de la langue anglaise

Qualifications souhaitées :

• Diplôme en information de santé, biologie, psychologie ou domaine quantitatif lié à la recherche.
• Maîtrise de HL7 FHIR, SNOMED, ICD, LOINC.
• Expérience avec Python, R, SAS, SQL, Git.
• Certifications en normes de données de santé.
• Expérience en recherche longitudinale sur des sujets humains.

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