> Markdown version of [/jobs/ext/1222831-data-steward-owner-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1222831-data-steward-owner-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # DATA STEWARD/OWNER - H/F - **Company:** Centre Antoine-Lacassagne - **Location:** Nice, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Temporary contract - **Skills:** Data Governance, Data Mining, Data Warehousing, Linux, EHealth, Python (Programming Language), Power BI, SQL Databases, Tableau (Software), Management of Software Versions, Data Server Interface, Fast Healthcare Interoperability Resources, Data Lineage, Data Management - **Published:** July 10, 2026 - **Apply:** https://www.staffsante.fr/offres-emploi-de-ingenieur-en-biologie-medicale/4387067-centre-antoine-lacassagne-data-steward-owner-h-f-nice ## About the Role Expérience d'au moins 3 ans en environnement santé (hôpital, CRO, éditeur de logiciels santé, recherche clinique, EDS, registre, etc.). Solide pratique de SQL (écriture de requêtes complexes, optimisation, compréhension de modèles relationnels). Pratique de Python, a minima pour : contrôles de données, automatisation de tâches récurrentes, analyses exploratoires. Bonnes connaissances des données de santé françaises : PMSI, DPI, codage médical (CIM, CCAM, ATC…), logique médico-administrative. Familiarité avec des standards / modèles de données santé : OMOP CDM, HL7 FHIR, CDISC (SDTM…), etc. Connaissance d'un environnement Linux (scripts de base, organisation de fichiers, bonnes pratiques de travail collaboratif : versioning, documentation, traçabilité).Expérience en visualisation ou analyse statistique (R, Python, outils de dataviz type Power BI, Tableau ou équivalent). Expérience dans un projet d'EDS, de registre, de cohorte ou de recherche clinique sera fortement appréciée. Bon niveau d'anglais professionnel Capacité à travailler en transverse avec des profils variés (cliniciens, chercheurs, DSI, data engineers) et à vulgariser des sujets techniques auprès de non-spécialistes. Rigueur, sens du détail, exigence sur la qualité et la traçabilité des données. Autonomie, sens de l'organisation, capacité à gérer plusieurs demandes en parallèle et à prioriser. Esprit d'initiative, goût pour l'amélioration continue et l'industrialisation des pratiques. Bac+5 (Master 2 / école d'ingénieurs) en informatique, data, biostatistiques, santé publique ou équivalent. Expérimenté (2 à 5 ans), Confirmé (5 ans et plus) Bac+5 (Master 2 / école d'ingénieurs) en informatique, data, biostatistiques, santé publique ou équivalent., en soins : prévention, dépistage, traitement et réinsertion, - en recherche : fondamentale, translationnelle, clinique, - en enseignement : universitaire et post universitaire ## Description * Travailler sur un EDS au cœur des usages de recherche clinique, d'innovation en santé numérique et de transformation du système de soins. * Occuper un rôle clé sur la qualité, la reproductibilité et l'adoption des bonnes pratiques dans la gestion des données par les équipes métiers. * Contribuer à un projet à fort impact sur le territoire, en lien avec des équipes hospitalières, académiques et de recherche de haut niveau. * Évoluer dans un environnement technique moderne (SQL, Python, standards de données santé (FHIR, OMOP, OSIRIS RWD)) MISSIONS PRINCIPALES : Pendant la phase de construction des Entrepôts de Données de Santé (Built) Participer à l'implémentation des données dans les EDS des 3 établissements : coordination avec les prestataires, les équipes SI et les data engineers. Vérifier la qualité des données implémentées : tests de cohérence, contrôles de complétude, suivi des anomalies. Contribuer à la conception et à la documentation du modèle de données EDS (schémas, dictionnaires, règles de gestion). Rédiger et maintenir les procédures qualité liées au travail de l'intendance des données par domaine (protocoles de contrôle, plans de gestion des données, procédures d'escalade). Missions courantes Cadrer et traduire les besoins des cliniciens/chercheurs en extractions de données : requêtes SQL (y compris complexes), spécifications de variables, règles de construction de cohortes, critères d'inclusion/exclusion. Produire, documenter et maintenir des datamarts (jeux de données versionnés, tracés, reproductibles) dans le cadre d'études, de projets de recherche ou de pilotage médico-économique. Mettre en œuvre des contrôles qualité des données : vérification de la complétude, détection de valeurs aberrantes, suivi des écarts, collaboration avec les équipes techniques et métiers pour la résolution. Documenter et structurer l'information : dictionnaires de données, data lineage simplifié, data management plans, guides utilisateurs, fiches de bonnes pratiques. Accompagner les utilisateurs (support de niveau 2) : bonnes pratiques SQL, compréhension du modèle de données, conseils sur la reproductibilité et la traçabilité des analyses. Assurer l'interface entre data engineers, informaticiens, responsables métiers et chercheurs : clarification des besoins, priorisation, communication et coordination. Participer aux réflexions sur l'industrialisation des chaînes de traitement de données (automatisation de contrôles, scripts Python, pipelines, catalogage des jeux de données). Contribuer à une veille active sur les pratiques de data stewardship, les standards d'interopérabilité, les outils de catalogage et de gouvernance des données; participation à des échanges techniques avec les partenaires du GCS CARES et aux communautés nationales autour des EDS. ## Related Videos - [REST, GraphQL, gRPC, and more: A comparison of modern API styles](https://www.wearedevelopers.com/videos/100247-rest-graphql-grpc-and-more-a-comparison-of-modern-api-styles) - [Docker network without Docker](https://www.wearedevelopers.com/videos/1418-docker-network-without-docker) - [Beyond Gut Feelings: The Rise of Data-Driven HR](https://www.wearedevelopers.com/videos/1326-beyond-gut-feelings-the-rise-of-data-driven-hr) - [Data Analytics with Microsoft Fabric: End-to-End Use Case with Data Agents](https://www.wearedevelopers.com/videos/1547-data-analytics-with-microsoft-fabric-end-to-end-use-case-with-data-agents) - [Data Science on Software Data](https://www.wearedevelopers.com/videos/162-data-science-on-software-data) - [Docker exec without Docker](https://www.wearedevelopers.com/videos/1094-docker-exec-without-docker) ## Related Articles - [Data Analyst Salary in the UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/278-data-analyst-salary-in-the-uk) - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [Average Salary in France](https://www.wearedevelopers.com/magazine/269-average-salary-in-france) - [Best Companies to Work For in France: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/189-best-companies-to-work-for-in-france-top-25-companies-in-2023) - [Best Companies to Work For in Paris: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/190-best-companies-to-work-for-in-paris-top-25-companies-in-2023) - [Guide for Expats Living in France](https://www.wearedevelopers.com/magazine/305-guide-for-expats-living-in-france)