Компания DocDoc начала работу в 2012 году, предоставляя первый в России сервис по выбору врачей на основе проверенных отзывов самих пациентов. В 2017 году DocDoc на 80 % вошел в Группу Сбербанк. После покупки Сбербанком DocDoc начал трансформацию в медицинский Marketplace — площадку, на которой представлены самые востребованные медицинские услуги. В их список входят телемедицина, второе мнение, чекапы, лечение за рубежом, продажа лекарств, симптом чекер и многое другое. В 2019 году компания будет запускать новые продукты и создавать новые пути в своей экосистеме. Компания создает новый пользовательский опыт вокруг медицинских сервисов, и будет рада видеть в команде тех, кто хочет участвовать в трансформации e-health рынка в России.
Проект: Рекомендательная система для подбора врачей
Цель проекта
Компания помогает выбрать врача людям, которые приходят с разными требованиями и ожиданиями: кто-то хочет записаться к врачу поближе к дому, кому-то больше всего важна цена приёма, а кто-то внимательно читает все отзывы перед тем, как принять решение. Компания хочет предлагать своим пользователям тех врачей, которые лучше всего им подходят, и показывать о врачах ту информацию, которая поможет сделать выбор.
Краткая характеристика проекта
У компании есть много данных о том, как люди выбирают врача: как они формулируют запрос, с какой проблемой обращаются, и каких врачей смотрят, прежде, чем сделать выбор. Эти данные можно формализовать и выделить из них признаки, описывающие врачей. Какие-то из них очевидные, например, стаж работы, наличие учёной степени или цена приёма. Другие признаки найти и формализовать сложнее, например, опыт работы с конкретными болезнями или стиль общения с пациентами. Компания будет строить модели того, как определённые признаки влияют на выбор врача разными пациентами.
Планы развития проекта на ближайшие 1-2 года
Компания начнет с того, что будет рекомендовать пользователю подходящих врачей в рамках его сессии на сайте или в мобильном приложении. В будущем она хочет в нужный момент рекомендовать пользователю сдать анализы, пройти диагностику или проконсультироваться с врачом определенной специальности на основе данных, которые будут получены: город, пол, возраст, опыт взаимодействия с сервисом и другие медицинские данные.
Роль и задачи для студентов
- Построение математических моделей процесса подбора врача и создание алгоритмов ранжирования врачей.
- Дизайн экспериментов и интерпретация результатов A/B-тестов.
Профиль студентов (направление подготовки)
- Знание математической статистики.
- Хорошее знание SQL, нужно будет много работать с множеством таблиц и писать сложные запросы.
- Опыт работы с Python или R пригодится при построении моделей.
Контактная информация