数据分析师（医疗信息化）

岗位职责： 1，数据标准体系建设：主导全民健康信息领域数据标准的调研、制定、修订与推广工作，涵盖患者信息、诊疗数据、公共卫生数据等核心数据域，确保数据标准的科学性、规范性和适用性，推动平台数据一体化管理。 2，全量数据采集与治理：负责设计并优化全量健康数据采集方案，对接医院HIS/LIS/PACS系统、公共卫生监测系统、基层医疗系统等多源数据接口，实现数据的高效、精准采集；开展数据清洗、转换、标化等治理工作，提升数据质量，保障数据的完整性、一致性和准确性。 3，数据模型分析与构建：基于业务需求，构建并优化健康数据主题模型、统计分析模型、预测预警模型等，支撑临床决策支持、公共卫生防控、健康管理等核心业务场景；开展数据挖掘与深度分析，挖掘数据价值，为平台功能优化和业务创新提供数据支撑。 4，数据质量管控与优化：建立健全数据质量评价体系和监控机制，定期开展数据质量核查与评估，及时发现并解决数据采集、传输、存储过程中的质量问题；持续优化数据处理流程和技术方案，提升数据处理效率和质量管控水平。 5，技术文档撰写：整理并撰写ETL开发文档、数据分析报告、运维手册、数据实施方案等技术资料，确保文档的规范性和可追溯性。 6，跨部门协作：协同产品、测试、业务等团队，推进平台优化迭代、数据中台升级及项目相关需求的落地实施；参与技术方案研讨，提出平台性能提升、功能优化的合理化建议。 任职要求： 1，统招本科及以上学历 2，5年及以上数据相关工作经验，其中至少3年医疗健康/卫生信息领域数据标准制定、数据采集、数据建模等相关工作经验，有全民健康信息平台、区域医疗中心信息平台相关项目经验者优先； 专业能力 1，精通数据标准制定方法，熟悉HL7 FHIR、ICD-10、SNOMED CT等医疗健康行业相关数据标准和编码体系，有医疗数据标准体系建设实战经验者优先； 2，熟练掌握数据采集技术，熟悉ETL工具（如DataStage、Informatica、Kettle等）的使用，具备多源异构数据（结构化、半结构化、非结构化）采集与整合经验，了解医疗系统接口规范（如HL7 v2/v3、DICOM）者优先； 3，具备扎实的数据建模能力，熟练掌握数据仓库建模方法（星型模型、雪花模型等），能够独立完成数据主题模型设计与构建；精通数据分析工具（如Python、R）和统计分析方法，熟悉机器学习算法（如分类、聚类、回归）在医疗场景的应用者优先； 4，熟悉主流大数据技术栈，如Doris、Hadoop、Spark、Hive、HBase等，具备大数据平台数据处理与分析经验； 5，熟练掌握SQL语言，具备数据库设计与优化能力，熟悉主流数据库（如Oracle、MySQL、PostgreSQL）的使用； 6，熟悉信息安全相关知识，了解信息安全等级保护规范，具备数据脱敏、数据加密、访问控制等安全方案设计经验。 行业认知：深入了解全民健康信息平台的业务逻辑和数据体系，熟悉电子健康档案、医疗数据标准（如HL7、DICOM、CDA），了解健康管理相关业务需求和规范者优先。 7，掌握医疗健康行业业务流程，包括临床诊疗、公共卫生服务、健康管理等，能够快速理解业务需求并转化为数据解决方案。 资质证书：持有计算机相关职业资格证书、大数据分析相关证书者优先； 综合素质： 具有强烈的责任心、敬业精神与抗压能力，能够适应项目现场办公及出差需求。 具备较强的问题解决能力、沟通协调能力和学习能力，能适应项目的特殊工作要求，严格遵守保密规定。 其他要求：无违法违纪记录，符合项目相关政审要求，有部队项目经验优先。