Missions principales 1. Gestion et préparation des données (data management) - Valider les données extraites du système d'information hospitalier : identifier, documenter et transmettre les anomalies détectées en proposant des solutions correctives. - Interagir avec les professionnels de santé pour acquérir la compréhension métier nécessaire à l'interprétation des données. - Formuler des demandes ciblées d'amélioration des extractions. - Réconcilier les données issues de sources multiples (EDS eHOP, DxCare, DIANE.). - Préparer les jeux de données en vue de l'entraînement des modèles prédictifs. - Concevoir et automatiser une chaîne de traitement (pipeline) depuis l'extraction en SQL jusqu'à la fourniture de jeux de données exploitables pour la modélisation et l'inférence. 2. Analyse et modélisation (data science) - S'approprier les enjeux cliniques du projet et savoir les restituer de manière synthétique. - Sélectionner, évaluer et comparer différents modèles prédictifs (régression, arbres de décision, machines à vecteurs de support, réseaux de neurones, etc.) en définissant les métriques de performance pertinentes. - Intégrer dans le choix du modèle les contraintes de mise en production : facilité de déploiement, frugalité et explicabilité. - Adaptation (fine-tuning) des modèles retenus. - Anticiper la mise en production en concevant une chaîne de réentraînement automatisée pour prévenir la dérive des données (data drift) et mettre en place des indicateurs de suivi de cette dérive. - Assurer une veille bibliographique et technologique continue. Compétences transversales attendues - Appliquer rigoureusement les exigences de sécurité relatives aux données de santé sensibles dans un environnement contraint. - S'intégrer efficacement au sein d'équipes pluridisciplinaires (cliniciens, biostatisticiens, chargé de projet, informaticiens). - Synthétiser les problématiques et les résultats à destination des décideurs et des personnels non spécialistes. - Faire preuve d'une grande autonomie et d'une force de proposition. - Se conformer aux procédures internes de l'établissement. - Rédaction de documentation technique et scientifique. Profil recherché Formation : Bac+5 - diplôme d'ingénieur, master en science des données (data science), en informatique médicale, en biostatistique ou dans un domaine connexe. Compétences techniques requises : - Maîtrise du langage SQL et des bases de données relationnelles (PostgreSQL, Oracle). - Maîtrise de R et/ou Python et de leurs bibliothèques dédiées à l'apprentissage automatique (machine learning) et à l'analyse de données. - Utilisation de système de gestion de version (Git, GitLab) - Connaissance des méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé. - Sensibilité aux problématiques de qualité, de traçabilité et de gouvernance des données de santé. - La connaissance du domaine de la santé, du PMSI ou des entrepôts de données de santé constitue un atout apprécié mais la montée en compétence peut être réalisée pendant la prise de fonction. Qualités personnelles : - Rigueur scientifique et esprit analytique. - Curiosité intellectuelle et appétence pour le domaine de la santé. - Aptitude à la communication et à la vulgarisation. - Capacité d'adaptation dans un environnement hospitalier.