Le CHU de Rennes recherche un Data Scientist données massives en santé (F/H) à 100% de jour au sein du service de Fouilles de Données du Centre de Données Cliniques. Établissement support du Groupement Hospitalier Haute Bretagne et classé parmi les 9 meilleurs établissements publics de santé en matière de qualité des soins au plan national, le Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Rennes, offre une capacité d'hospitalisation de 1831 lits répartis sur quatre sites. Près d'un demi-million de patients sont hospitalisés et/ou reçus au CHU de Rennes tous les ans.Le CHU est organisé autour de plusieurs sites : Pontchaillou pour les pathologies adultes en médecin et chirurgie,L'Hôpital Sud spécialisé dans le prise en charge des femmes et des enfants,L'Hôtel Dieu avec le Pavillon Damien Delamaire pour les personnes âgées,La Tauvrais pour le long séjour des personnes âgées particulièrement dépendantes, Le CHU de Rennes compte un effectif de 9 155 agents. Le Centre de Données Cliniques est composé d'ingénieurs informaticiens, d'experts en méga données et de professionnels de santé spécialisés en informatique médicale.  Il a pour objectif de contribuer à l'amélioration des soins par l'analyse et la réutilisation des données médicales et leur mise à disposition des chercheurs cliniciens dans un cadre sécurisé et dans le respect des règles d'accès aux données. Il intervient sur divers projets de recherche dans un cadre régional/interrégional, national et international et utilise une solution innovante eHop (entrepôt de données de l'hôpital) qui est déployée par un industriel dans les établissements du projet ODH2.0; cette solution est également déployée et en cours de déploiement dans d'autres établissements sur le territoire national.Vos activités principales sont : Traiter et analyser des données avec les équipes médicales en réponse aux cas d'usages (projets) instruits par le CDCParticiper à la conception méthodologique des projetsDévelopper au sein du réseau l'axe apprentissage automatique qui puisse répondre aux cas d'usagesDévelopper, implémenter et évaluer des méthodes d'apprentissage automatique pour tirer parti des larges volumes de données cliniquesParticiper aux cycles R&D des environnements techniques (veille technologique), en lien avec l'équipe d'ingénieur : prospective/prototypage, évaluation, conception et développements, transfert industriel et valoriser les travaux au travers de publications scientifiques dans des journaux et des conférences de référencesParticiper aux réponses d'appel d'offre et co-animer les ateliers et travaux du GCS