Data Analyst

• Collect and analyze site and patient enrollment actuals and forecasts with Central Planning and Clinical Operations teams
• Develop, maintain, and continuously improve forecasting models used outside of Medidata Payments
• Integrate forecasting data and processes with Medidata Payments forecasts
• Partner with Revenue Recognition teams to align forecasting with audit and financial reporting requirements
• Create accurate, client-ready forecast deliverables according to sponsor contractual requirements
• Analyze forecast performance through plan-versus-actual results and budget variances
• Communicate over-forecast and under-forecast risks to Project Analysts and Global Project Leads
• Support audit activities, change order processes, and study closeout reconciliations
• Prepare final forecasting and reconciliation reports for client delivery and project review

Grants Payments Data Analyst

• Extraer, transformar y cargar datos utilizando herramientas y conceptos de ETL
• Participar en proyectos analíticos desde la comprensión del problema hasta la evaluación de resultados
• Comunicar hallazgos y recomendaciones a stakeholders técnicos y no técnicos mediante presentaciones y visualizaciones
• Asegurar la calidad y seguridad de los datos, incluyendo principios de auditoría de datos
• Colaborar con equipos de producto, tecnología y riesgos en la implementación y seguimiento de tácticas de prevención de fraude
• Mantenerse actualizado sobre tendencias y metodologías de analítica de datos, aprendizaje automático y prevención de fraude
• Identificar patrones, participar en la construcción de modelos predictivos y traducirlos en estrategias efectivas de prevención de fraude

Fraud Prevention Data Analyst, Ssr

• Analizar grandes volúmenes de datos para identificar tendencias, patrones y oportunidades
• Transformar preguntas y necesidades de negocio en análisis concretos
• Diseñar y mantener dashboards, reportes y visualizaciones
• Definir, calcular y monitorear KPIs y métricas de negocio
• Generar insights y recomendaciones a partir del análisis de datos
• Realizar análisis exploratorios y ad-hoc para responder preguntas específicas del negocio
• Identificar inconsistencias, problemas de calidad y oportunidades de mejora en los datos
• Trabajar con diferentes fuentes de información y realizar procesos de extracción, transformación y preparación de datos
• Participar en la definición y documentación de métricas y reglas de negocio
• Presentar resultados de manera clara a stakeholders técnicos y no técnicos
• Trabajar junto con equipos de Data Engineering, Data Science, Producto, Finanzas, Marketing, Operaciones y otras áreas
• Contribuir a la evolución de la cultura Data Driven de la organización
• Proponer nuevas métricas, análisis y visualizaciones para mejorar la toma de decisiones