yandex
garnerhealth
Страна
США
Зарплата
200 000 $ – 240 000 $
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
SeniorГибридПолная занятость

Senior Applied Scientist

Оценка ИИ

Высокая заработная плата, социально значимая миссия и работа в быстрорастущем стартапе. Отличный пакет льгот, включая опционы и полную медицинскую страховку.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Роль требует высокого уровня ответственности и умения работать с неопределенностью в сложной сфере здравоохранения. Необходимо не только владеть ML-стеком (XGBoost, Python), но и уметь проектировать сложные функции ранжирования и поиска.

Анализ зарплаты

Медиана215 000 $
Рынок185 000 $ – 250 000 $
Оценка ИИ

Предлагаемый диапазон $200k–$240k полностью соответствует и даже немного превышает средние рыночные показатели для Senior Applied Scientist в Нью-Йорке, где медиана составляет около $210k.

Сопроводительное письмо

I am writing to express my strong interest in the Senior Applied Scientist position at Garner Health. With over four years of experience in developing production-grade data algorithms and a deep proficiency in Python and SQL, I am drawn to Garner’s mission of transforming the healthcare economy through data-driven provider selection. My background in balancing complex objective functions—such as quality, cost, and access—aligns perfectly with your goal of reimagining healthcare benefits.

In my previous roles, I have specialized in translating ambiguous business problems into robust algorithmic systems, utilizing tools like XGBoost, pandas, and Snowflake. I pride myself on my ability to choose the right approach for the task, whether it be a sophisticated machine learning model or a precise heuristic. I am particularly excited about the opportunity to work in your New York City office and collaborate closely with your engineering and product teams to deliver high-impact search experiences that improve patient outcomes.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в garnerhealth уже сейчас

Присоединяйтесь к Garner Health, чтобы создавать алгоритмы, которые делают здравоохранение в США доступным и качественным!

Описание вакансии

Garner’s mission is to transform the healthcare economy, delivering high-quality and affordable care for all.

We are fundamentally reimagining how healthcare works in the U.S. by partnering with employers to redesign healthcare benefits using clear incentives and powerful, data-driven insights. Our approach guides employees to higher-quality, lower-cost care, creating a system that works better for everyone. Patients achieve better health outcomes, employers spend healthcare dollars more effectively, and physicians are rewarded for delivering exceptional care rather than performing more procedures.

Garner is one of the fastest-growing healthcare technology companies in the country. Our products are trusted by the most sophisticated employers and providers in the industry, and we are building a team of talented, mission-driven individuals who are motivated to make a meaningful impact on healthcare at scale.

About the role:

We are seeking an exceptional Applied Scientist to work on core search systems that power our product, with a particular focus on provider selection and recommendation algorithms. You will play a pivotal role in shaping how Garner selects high-value providers for members by developing the evaluation frameworks, objective functions, and algorithms that drive our search experience.

This role is ideal for someone who is excited by ambiguous, high-impact problems and can translate messy real-world constraints into robust algorithmic systems. You will partner closely with Product and Engineering to design and deliver production algorithms that balance provider quality, affordability, and access.

Where you will work:

This role will be based in our New York City office. You must be willing to work in the office 3 days per week on Tuesday, Wednesday and Thursday.

What you will do:

  • Build and own the algorithms that power Garner’s search
  • Design objective functions, scoring frameworks, and decision logic that balance competing goals such as quality, cost, and access
  • Translate ambiguous product and business problems into rigorous algorithmic approaches that can be deployed in production
  • Partner with engineers to productionize systems at scale
  • Identify where applied machine learning, optimization, heuristics, or rules-based methods are the right tool for a problem
  • Develop a strong understanding of the healthcare economy

The ideal candidate has:

  • 4+ years of experience using Python and SQL to build production, data-driven algorithms
  • Strong applied problem-solving skills, with the ability to define good metrics and design algorithms under ambiguity
  • Strong judgment in choosing between statistical models, heuristics, optimization approaches, and simpler algorithmic methods depending on the problem
  • Strong communication skills and the ability to synthesize complex algorithmic ideas for business and technical stakeholders
  • A desire to be a part of a high-performing, mission-driven team that operates with urgency, a strong sense of individual accountability, and a commitment to authentic feedback

Technologies we use:

  • Python, SQL, AWS, Snowflake, pandas, XGBoost

This is a unique opportunity to join a fast-growing company in a transformative role, helping shape the future of healthcare.

Please note: we are unable to sponsor or take over sponsorship of an employment visa at this time.

Compensation Transparency:

The target salary range for this position is $200,000 - $240,000. Individual compensation for this role will depend on various factors, including qualifications, skills, and applicable laws. In addition to base compensation, this role is eligible to participate in our equity incentive and competitive benefits plans, including but not limited to: flexible PTO, Medical/Dental/Vision plan options, 401(k) with company match, flexible spending accounts, Teladoc Health and more.

Fraud and Security Notice:

Please be aware of recent job scam attempts. Our recruiters use getgarner.com and garnerhealth.com email domains exclusively. If you have been contacted by someone claiming to be a Garner recruiter or a hiring manager from a different domain about a potential job, please report it to law enforcement here and to candidateprotection@garnerhealth.com.

Equal Employment Opportunity:

Garner Health is proud to be an Equal Employment Opportunity employer and values diversity in the workplace. We do not discriminate based upon race, religion, color, national origin, sex (including pregnancy, childbirth, reproductive health decisions, or related medical conditions), sexual orientation, gender identity, gender expression, age, status as a protected veteran, status as an individual with a disability, genetic information, political views or activity, or other applicable legally protected characteristics.

Garner Health is committed to providing accommodations for qualified individuals with disabilities in our recruiting process. If you need assistance or an accommodation due to a disability, you may contact us at talent@garnerhealth.com.

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • SQL
  • AWS
  • Snowflake
  • Pandas
  • XGBoost
  • Machine Learning
  • Optimization
  • Statistics

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия сфокусирована на поиске и рекомендации врачей. Важно понимать, как кандидат будет балансировать противоречивые метрики.

Как бы вы спроектировали функцию ранжирования для поиска врачей, которая должна одновременно учитывать качество лечения, стоимость и географическую доступность?

В описании указано, что нужно уметь выбирать между ML и простыми правилами.

Приведите пример ситуации, когда вы предпочли использовать эвристику или правила вместо сложной модели машинного обучения. Почему это было оправдано?

Работа предполагает использование Snowflake и больших объемов данных.

Опишите ваш опыт оптимизации SQL-запросов для обработки крупномасштабных медицинских данных в облачных хранилищах.

Компания работает в сфере здравоохранения США, где данные часто зашумлены.

Как вы подходите к проблеме оценки качества данных и обработки пропусков при построении алгоритмов оценки эффективности врачей?

Роль Senior подразумевает тесное взаимодействие с бизнесом.

Как вы объясняете технические детали работы алгоритма (например, почему конкретный врач оказался выше в выдаче) нетехническим стейкхолдерам?

Похожие вакансии

Omega Solutions
2 000 ₽ – 2 700 ₽

Senior Data инженер

SeniorУдалённоРоссия
Java · Groovy · Hadoop · ETL · DWH · SQL · Docker · Apache NiFi · Airflow · SAP HANA · Apache Kafka · Apache Iceberg · Python · Go · Linux · Ansible · Zabbix · HDFS · Hive
+19 навыков
Volna.tech
386 000 ₽ – 436 000 ₽

Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)

SeniorУдалённоРоссия
Docker · Helm · Jenkins · GitLab CI · Python · Airflow · JupyterHub · MLflow · Seldon · CUDA · Kubernetes · Hadoop · Spark · Kafka · ELK · LLMOps · RAG
+17 навыков
LIAN
260 000 ₽ – 350 000 ₽

Data Engineer / SAP HANA Developer (Senior)

SeniorУдалённоРоссия
SAP HANA · Python · Go · Java · C++ · Rust · Apache Iceberg · Apache Paimon · Apache Kafka · SQL · SRE · Observability
+12 навыков
Альфа-Банк (AlfaPredict, Feature Store)
Не указана

Senior MLOps

SeniorУдалённоРоссия
MLOps · DevOps · Docker · Helm · Jenkins · GitLab CI · Python · Airflow · JupyterHub · MLflow · Seldon Core · CUDA · Kubernetes · Hadoop · Apache Spark · Apache Kafka · ELK stack · LLMOps · AutoML
+19 навыков
Островок!
Не указана

Senior Data Scientist (Search)

SeniorУдалённоРоссия
Python · SQL · PyTorch · TensorFlow · MLflow · Weights & Biases · DVC · Airflow · Prefect · Dagster · Feature Engineering · Boosting · A/B Testing · Ranking Systems · Recommender Systems
+15 навыков
Volna
450 000 ₽ – 460 000 ₽

Data Scientist (Senior / middle+)

SeniorУдалённоРоссия
Reinforcement Learning · Graph Neural Networks · Machine Learning · Deep Learning · PyTorch · Pandas · NumPy · NetworkX · PyTorch Geometric · Matplotlib · HDFS · Apache Spark
+12 навыков
более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!

garnerhealth
Страна
США
Зарплата
200 000 $ – 240 000 $