Data Science Engineer F/H

AP-HP
Paris, France
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Role details

Contract type
Temporary contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Experienced
Experience required
2 years minimum
Working hours
Regular working hours
Job source

Tech stack

Business Analytics Applications Data Governance Data Integration Data Warehousing Relational Databases Python (Programming Language) PostgreSQL Git

Job description

Concevoir, dĂ©velopper et maintenir des pipelines de traitement et d’intĂ©gration de donnĂ©es de santĂ© issues de sources hĂ©tĂ©rogĂšnes

  • Participer Ă  la conception, l’évolution et l’industrialisation des modĂšles et jeux de donnĂ©es pour la recherche, le pilotage et l’innovation
  • DĂ©velopper, adapter et Ă©valuer des mĂ©thodes d’analyse automatisĂ©e de donnĂ©es structurĂ©es et non structurĂ©es, notamment par IA et NLP
  • Assurer la reprise, la documentation, l’optimisation et la mise en production d’outils ou prototypes issus de projets de recherche
  • Participer aux analyses statistiques ainsi qu’aux travaux de qualitĂ©, traçabilitĂ©, reproductibilitĂ© et valorisation des donnĂ©es
  • Collaborer avec les Data Scientists, Data Managers, Ă©quipes techniques et partenaires acadĂ©miques pour rĂ©pondre aux besoins mĂ©tiers et scientifiques
  • Participer Ă  la veille scientifique et technologique, Ă  la rĂ©daction de documentations, rapports, communications et publications

Requirements

DiplĂŽme : Master 2, diplĂŽme d’ingĂ©nieur ou doctorat en informatique, science des donnĂ©es, biostatistiques ou Ă©quivalent Niveau d’étude : Bac+5 Ă  +8 Niveau d’expĂ©rience : 2 Ă  5 ans SAVOIR FAIRE

  • MaĂźtrise de Python, des principaux outils d’analyse et de traitement de donnĂ©es et des SGBD (PostgreSQL ou Ă©quivalent)
  • ExpĂ©rience dans la conception et le dĂ©veloppement de pipelines de donnĂ©es et de traitements automatisĂ©s
  • ExpĂ©rience du travail collaboratif et reproductible (git)
  • ExpĂ©rience en manipulation, structuration et valorisation de donnĂ©es complexes ou hĂ©tĂ©rogĂšnes
  • Connaissances en mĂ©thodes statistiques appliquĂ©es et/ou en apprentissage automatique
  • ExpĂ©rience ou intĂ©rĂȘt marquĂ© pour les techniques d’IA et de NLP
  • Une expĂ©rience dans le domaine des donnĂ©es de santĂ©, des entrepĂŽts de donnĂ©es ou du SNDS serait un plus CONNAISSANCES

  • Connaissance des principes d’architecture et de gouvernance des donnĂ©es
  • SensibilitĂ© aux enjeux de qualitĂ©, de traçabilitĂ© et de reproductibilitĂ© des traitements de donnĂ©es
  • Connaissances ou intĂ©rĂȘt pour les exigences rĂ©glementaires applicables aux donnĂ©es de santĂ©
  • IntĂ©rĂȘt pour la recherche appliquĂ©e et la valorisation des donnĂ©es de santĂ© QUALITES

  • CapacitĂ© Ă  travailler en Ă©quipe pluridisciplinaire (dev, data, mĂ©dical)
  • Rigueur, autonomie dans l’organisation du travail et la priorisation des tĂąches
  • CapacitĂ© Ă  documenter et Ă  rendre comprĂ©hensibles des sujets techniques
  • Sens des responsabilitĂ©s et respect strict de la confidentialitĂ© des donnĂ©es

About the company

Dans le cadre du dĂ©veloppement de l’entrepĂŽt de donnĂ©es maladies rares de la BNDMR, de son appariement avec des sources externes (SNDS, EDS, registres) et de projets d’IA appliquĂ©s aux donnĂ©es de santĂ©, le/la Data Science Engineer conçoit, dĂ©veloppe, industrialise et Ă©value des solutions de valorisation des donnĂ©es pour la recherche, le pilotage et l’amĂ©lioration des prises en charge. Il/elle fait le lien entre Ă©quipes de recherche, mĂ©tiers, Data Management, Data Science et techniques afin de transformer des travaux de recherche en solutions robustes, reproductibles et dĂ©ployables Ă  grande Ă©chelle.

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