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Confira as vagas disponíveis no Hospital Albert Einstein:

Nossa
História

O nascimento da Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein, na década de 50, resultou do compromisso da comunidade judaica em oferecer à população brasileira uma referência em qualidade da prática médica.

Mas a Sociedade queria ir além da simples construção de um hospital. E assim foi feito, construído com recursos provenientes de doações e do trabalho de um grupo de pessoas dedicadas, o Hospital Israelita Albert Einstein foi inaugurado em 1971. 

A partir de então, tornou-se referência em tratamentos com tecnologia de ponta, atendimento humanizado e expandiu suas fronteiras com ações de responsabilidade social e atividades de ensino e pesquisa. 

Hoje, a Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein está à frente de projetos importantes, que mostram como a parceria público-privada pode render frutos para a comunidade. 

Abrigadas no Instituto Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein, as atividades de educação e pesquisa são o motor de inovação que não se restringem aos pacientes do Hospital Israelita Albert Einstein e englobam cursos técnicos, de graduação e de pós-graduação, treinamentos sofisticados e pesquisas clínica e experimental. 

O Einstein é hoje um sistema de saúde. Nossas sementes se espalham em diversas frentes e endereços, multiplicando frutos em benefício dos pacientes, da sociedade e do Sistema Público de Saúde.

Propósito
& Cultura

Somos comprometidos com a excelência, com a busca da melhoria contínua e com o desenvolvimento dos nossos profissionais. Cuidamos de gente, propondo o tratamento ideal por meio da tecnologia, qualificação da equipe e acolhimento. E assim ajudamos a salvar vidas e a difundir conhecimento em educação, prevenção e inovação em saúde. 
 
Na essência de nossa cultura está a capacidade de desenvolver os nossos colaboradores na resiliência. Pessoas capazes de enfrentar situações diversas e buscar sempre a melhor solução para os nossos pacientes. Somos pautados pelos valores judaicos Mitzvá, Refuá, Chinuch e Tsedaká (boas ações, saúde, educação e justiça social). ​
 

​No Einstein o ambiente é estimulante e desafiador todos os dias! Entendemos que cada um de nós é essencial para a construção e crescimento da instituição.

Ficha Técnica:

Visite:

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Vagas de emprego em Vendas, Sales, Sales Development Representative, SDR.

Cientista de Dados CRM

Ficha Técnica

O Einstein:

Com mais de 60 anos de existência, o Hospital Albert Einstein é hoje um sistema de saúde que mantém uma premissa: inovar e crescer, sempre com excelência. Nossas sementes se espalham em diversas frentes: Inovação, Ensino e Pesquisa, Responsabilidade Social e Medicina Diagnóstica. Comprometidos com a excelência, com a busca da melhoria contínua e com o desenvolvimento dos nossos profissionais, buscamos pessoas que compartilhem deste mesmo propósito!

O CRM:

A área de CRM atua de forma institucional buscando impactar positivamente a experiência das pessoas com ações pautadas e direcionadas por dados e insights tanto qualitativos quanto quantitativos utilizando inteligência gerada com dados, pesquisas, modelagens e estudos analíticos.

O Desafio Atual:

O desafio para o futuro Cientista de Dados de CRM é completo e instigante, pois, além de trazer a bagagem técnica exigida para um cientista de dados, espera-se também a contribuição com a visão estratégica de como desenhar e implantar a estratégia de ciência de dados e analytics com visão em CRM e experiência. Espera-se uma pessoa autônoma e experiente que queira buscar e implantar as oportunidades e ser a referência neste tema dentro do Einstein.

Atribuições da Vaga:

  • Responsável pelo desenho e implantação da estratégia de Ciência de Dados com foco em CRM, Customer Insights e Experiência do Cliente;
  • Definir roadmap de evolução do portfólio de Ciência de Dados com foco em CRM, Customer Insights e Experiência do Cliente;
  • Atuar ativamente junto às Squads de CRM e Experiência gerando insights e recomendações baseados em inteligência de dados;
  • Construir modelos de CRM como segmentação/clustering, análise de cestas, next best offer/action, NLP, predição de churn, testes A/B e mensuração de resultados, por exemplo;
  • Interações diretas com time de Engenharia de Dados e MLOps para implantar soluções escaláveis a nível organizacional, além de conexão direta com a comunidade de cientistas de dados para troca de experiências e aprendizados;
  • Comunicar os ingishts e resultados em diversos níveis organizacionais – comunicação verbal e visual (dashboards e indicadores)

Habilidades:

  • Visão analítica e sistêmica para explorar oportunidades e insights;
  • Capacidade de síntese de dados e elaboração de apresentações executivas;
  • Proatividade e capacidade para encontrar soluções criativas para análises e resolução de problemas de negócio;
  • Experiência em geração de modelos com foco em CRM;
  • Data wrangling: limpeza e manipulação de dados, extrair informações de arquivos, expressões regulares, transformações matemáticas e domínio de queries em banco de dados relacionais;
  • Programação em linguagens de Data Science (tais como: R, Python e SQL);
  • Métodos de análise avançada utilizando ferramentas de inteligência artificial: machine learning (aprendizagem supervisionada e não supervisionada).

diferenciais

  • Experiência em Ciência de Dados em CRM ou áreas de negócio com resultados comprovados;
  • Atuação com Réguas de Relacionamento e Campanhas de CRM;
  • Atuação com ferramentas de CRM, principalmente Salesforce Marketing Cloud;
  • Atuação em Inteligência de Mercado e com Indicadores de Satisfação e Recomendação (CSAT e NPS);
  • Conhecimento de algoritmos de otimização;
  • Outras ferramentas: debugging, testing, controle de versão (Git) e model deployment;
  • Uso do ambiente Hadoop (Hue);
  • Conhecimento do ecossistema AWS;
  • Conhecimento de conceitos de gestão de projetos (metodologia ágil, scrum, PMBOK, entre outros);
  • Uso de Power BI e/ou Tableau.

O que oferecemos:

Benefícios

Candidate-se:

Cientista de Dados CRM

Tech Lead Hadoop

Ficha Técnica

O Einstein:

Com mais de 60 anos de existência, o Hospital Albert Einstein é hoje um sistema de saúde que mantém uma premissa: inovar e crescer, sempre com excelência. Nossas sementes se espalham em diversas frentes: Inovação, Ensino e Pesquisa, Responsabilidade Social e Medicina Diagnóstica. Comprometidos com a excelência, com a busca da melhoria contínua e com o desenvolvimento dos nossos profissionais, buscamos pessoas que compartilhem deste mesmo propósito!

Atribuições da Vaga:

  • Liderar e ser referência técnica do time de Engenharia de Dados;
  • Definir melhores práticas e padrões de desenvolvimento/Engenharia de Dados;
  • Propor e apoiar no desenho nova soluções de arquitetura de dados/analytics(BigData/Datalakes);
  • Trabalhar junto aos Stakeholders e PO nas definições, necessidades e requisitos do negócio;
  • Acompanhar projetos/squads e ser hands-on quando necessário.

Habilidades:

  • Experiência como Liderança Técnica;
  • Experiência em ambiente Hadoop (Preferencialmente Cloudera);
  • Sólidos conhecimentos em Desenvolvimento. Pricipalmente em Python;
  • Experiência em Spark (pySpark), com habilidade e conhecimento no melhor uso para obter alta performance/tunning;
  • Testes Automatizados/Unitários;
  • Conhecimento em serviços AWS orientado a arquitetura e soluções de Dados;
  • Conhecimento avançado em Modelagem de Dados Relacional e Multidimensional;
  • Sólido Conhecimento e Experiência em SQL;
  • Noções de Soluções em ciência de Dados;
  • Vivência em Metodologia Ágil (Scrum/Kanban).

diferenciais

  • Conhecimento em arquiteturas em DataMesh;
  • Conhecimento em ferramentas de entregas contínua utilizando automação de processos CI/CD;
  • Conhecimento Avançado em Serviços e arquitetura Cloud AWS;
  • Inglês Avançado.

O que oferecemos:

Benefícios

Candidate-se:

Tech Lead Hadoop

AI Architect

Ficha Técnica

O Einstein:

Com mais de 60 anos de existência, o Hospital Albert Einstein é hoje um sistema de saúde que mantém uma premissa: inovar e crescer, sempre com excelência. Nossas sementes se espalham em diversas frentes: Inovação, Ensino e Pesquisa, Responsabilidade Social e Medicina Diagnóstica. Comprometidos com a excelência, com a busca da melhoria contínua e com o desenvolvimento dos nossos profissionais, buscamos pessoas que compartilhem deste mesmo propósito!

The AI:

AI architects play an important role by being the curators and owners of the architecture strategy. They are the glue between data scientists, data engineers, developers, operations (DevOps, DataOps, MLOps) and business unit leaders to govern and scale the AI initiatives.

General key skills:

  • Strong technical architect skills but also hands-on and pragmatic in discussion and decision around architect solutions;
  • Strong team leader, ability to mentor and collaborate with the other teams.
    Ability to build rapport and relationships with the vendors, partner companies, and IT team;
  • Knowledge and experience of AWS cloud computing;
  • Data mesh experience and knowledge.

The key technical skills required by an AI architect include:

  • AI architecture and pipeline planning. AI architects need to understand the workflow and pipeline architectures of ML and deep learning workloads. This includes in-depth knowledge of components and architectural trade-offs involved across the data management, governance, model building, deployment, and production workflows of AI;
  • Specialized infrastructure needs. The “one size fits all” approach to infrastructure often breaks for AI workloads due to the heterogeneity of the entire workflow. Compute-intensive ML and DNN workloads present new and unique performance challenges that require new approaches for accommodating both high throughput and low latency at scale. Having a background in emerging compute accelerators (GPUs, FPGA, ASIC), storage technologies (SSDs, storage class memory), and networking (SDN, InfiniBand) — and the know-how of when to use these technologies across the AI pipeline — is critical.;
  • Software engineering and DevOps principles. AI software development often involves agile software engineering principles and a DevOps approach for continuous integration and continuous delivery of AI applications. Strong knowledge of DevOps workflow and tools such as Git, containers, Kubernetes, and IaC tools (such as CloudFormation or Terraform) would allow them to lead the selection of processes and tools;
  • Data management/big data. AI architects are expected to possess a working knowledge of databases, data warehouses, data preparation, and integration tools, along with big data parallel processing layers such as Apache Spark or Hadoop, which often form a part of the AI stack;
  • Data science and advanced analytics. The AI architects should be familiar with common techniques for analyzing data using advanced analytics tooling (SAS, R, Python, etc.). In addition, knowledge of pure and applied math, ML and DL frameworks, such as Tensorflow, and ML techniques, such as random forest and neural networks, are important.

The key nontechnical skills required by an AI architect include:

  • Thought leadership. AI architects should advocate for their organization to be data- and AI-driven and provide leadership on the “Art of Possible,” while being realistic about the limitations and risks of AI. In this role, they often need to work closely with CDOs, CIOs, and CTOs who provide overall digital thought leadership. An important part of being a thought leader is the ability to be a “change agent” within the organization;
  • Industry/vertical expertise. Having business domain knowledge, which includes vertical industry and business function knowledge (healthcare, insurance, etc.), business acumen, and understanding of relevant regulatory and legal requirements will certainly help the candidates be more successful in this role;
  • Collaboration. AI architects need to collaborate with a variety of technical and non-technical roles and harmonize the relationship between these entities. They also need to ensure that AI platforms deliver against business and technical requirements that those entities expect. In particular, AI architects are expected to be the connecting fabric between data scientists, data engineers, data analysts, ML engineers, business unit leaders, and CxOs;
  • Communication. Excellent oral and written communication skills are vital to be successful in this role. AI architects must communicate the benefits of architectural approaches clearly and effectively to top executives, business management, IT management, enterprise architects, partners, and customers. They need to adapt their vocabulary and style for each situation to drive compelling storylines;
  • Program management. AI adoption is a complex IT and business program. Therefore, existing knowledge of and experience in leading program management is a bonus for the AI architect.

O que oferecemos:

Benefícios

Candidate-se:

AI Architect

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