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Le Data Scientist conçoit, met en oeuvre et industrialise des solutions d'analyse de données (statistiques, apprentissage automatique et profond, traitement du langage naturel, séries temporelles) pour répondre à des problématiques cliniques, médico-économiques et organisationnelles., Recueillir, cartographier et qualifier les besoins des équipes (chercheurs, cliniciens, direction, DIM) et traduire ces besoins en cas d'usage data.

• Développer, valider et comparer des modèles statistiques et d'IA avec démarche d'explicabilité, reproductibilité et gestion des biais.
• Conseiller, dans le cadre d'un projet scientifique, les options techniques ; évaluer et valider les choix.
• Réaliser les analyses statistiques avancées (plans d'analyse, tests, modèles mixtes, survie, causalité) et documenter les protocoles et méthodes.
• Traiter les données (analyser, interpréter et valider les résultats).
• Rédiger, diffuser et valoriser les résultats (rapports, publications, présentations orales, supports d'enseignement).
• Assurer une veille scientifique et technologique dans son domaine d'activité.

ACTIVITÉS SPÉCIFIQUES LIÉES AU POSTE :

Développement de modèles complexes (Individualised Treatment Effect Analysis, Individual Patient Data MetaAnalysis, Clustering et validation externe avec apprentissage fédéré en collaboration avec une équipe

Européenne (La Charité, Berlin, Allemagne) à partir des datas des PHRCN BICARICU-1 et 2 et de l'AAP translationnel.

PARTICULARITÉS DU POSTE :

Accès à des données sensibles sous habilitations ; respect strict des procédures d'accès et d'audit. Base de données : PostGreSQL, MongoDB ou autre base NoSQL.

• Collaboration étroite avec DSI, DIM, chercheurs et pôles cliniques.

RELATIONS PROFESSIONNELLES LES PLUS FRÉQUENTES (internes et externes)

Internes : équipes cliniques, DIM, DRCI, DSI.

Externes : universités, laboratoires de recherche, industriels, éditeurs, ARS, partenaires académiques, consortiums.

Ingénierie de données : connaissances approfondies

Modélisation statistique : niveau d'expertise

Programmation: niveau d'expertise

Méthodologie scientifique et protocole : niveau d'expertise

Rédaction scientifique: connaissances approfondies

Compétences relationnelles

Communication et vulgarisation des résultats: connaissances approfondies

Compétences organisationnelles

Gestion de projet: connaissances approfondies

Planification et priorisation dans un cadre complexe: connaissances

approfondies

Documentation, qualité et traçabilité: connaissances approfondies

Compétences spécifiques liées au poste

Gouvernance des données de santé/RGPD/CNIL: connaissances approfondies

SAVOIR ÊTRE REQUIS :

Rigueur scientifique, sens de l'éthique et de la confidentialité, curiosité, esprit d'analyse et de synthèse, autonomie, sens du service public, esprit d'équipe, posture de conseil, créativité orientée impact

PRÉREQUIS INDISPENSABLES :

• Diplôme Bac+5 ou Doctorat en data science, statistiques, informatique

ou domaine apparenté.

• Maîtrise de R, Python, SAS, SQL, GitLab Pandas, Numpy, Matplotlib, si3.

• Maîtrise des techniques de Machine Learning, Deep Learning, ACP, Clustering.

• Expérience significative en projets data appliqués à la santé ou à forte contrainte réglementaire.

• Anglais B2 au minimum.

PRÉREQUIS SOUHAITÉS :

Expérience d'analyse en inférence causale est un plus.

Grade Grille de référence: IH

Type de contrat: Contractuels acceptés

Pourcentage d'activité: 100%, Horaires : 35 h semaine Repos : samedi dimanche, Horaires : Horaires normaux

Contrat à durée déterminée

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