Descriptif du poste:\n\nVos missions au quotidien :\n* Architecture data & structuration des données :\n* Concevoir, documenter et maintenir l'architecture data du CLCC : modèles conceptuels/logiques/physiques, dictionnaires, nomenclatures\n* Structurer les bases de données internes pour garantir cohérence, alignement métier, qualité et interopérabilité\n* Concevoir et maintenir les référentiels institutionnels (patients, professionnels, actes, séjours, unités.)\n* Piloter la démarche de Master Data Management (MDM) et assurer la gouvernance technique des référentiels\n* Construction et maintenance de l'Entrepôt de Données de Santé connecté (EDS)\n* Participer à la définition de la stratégie EDS avec la DSI et la Direction Médicale\n* Construire l'EDS connecté (schémas, pipelines, modèles décisionnels, datamarts, supervision)\n* Implémenter les standards d'interopérabilité de santé (FHIR, HL7.)\n* Assurer la conformité avec les exigences réglementaires (CNIL, sécurité, minimisation, traçabilité, pseudonymisation.)\n* Garantir la performance, l'intégrité et la disponibilité de l'EDS\n* Développement des flux et API : \n* Concevoir et maintenir les flux ETL/ELT pour alimenter l'EDS, les référentiels, les dashboards et les applications internes\n* Développer et documenter des API internes pour exposer les données aux applications métiers, outils de recherche, datamarts analytiques.\n* Superviser les pipelines de données, les reprises, les historiques et la qualité des flux\n* Assurer les échanges de données de santé par interfaçage et interopérabilité entre les applications internes et externes\n* Construction des outils analytiques industrialisés : \n* Développer des outils permettant l'utilisation de tableaux de bord robustes et industrialisés pour les métiers, en lien avec les data analystes métier, les data owners et data stewards\n* Mettre en place des environnements analytiques (Dataviz, cubes, univers, datamarts)\n* Concevoir des modèles de données permettant aux data anlysts d'être autonomes\n* Optimiser les performances et garantir la cohérence des jeux de données exposés\n* Produire les indicateurs et tableaux de bords pour l'aide au pilotage de l'ICL, en lien avec le Medical Data Analyst\n* Collaboration et gouvernance de la donnée : \n* Travailler quotidiennement avec les data analysts, data owners et data stewards pour : définir les règles de gestion, valider les dictionnaires de données, améliorer la qualité des données, standardiser les indicateurs institutionnels\n* Participer aux comités Data / IA\n* Accompagner les métiers pour structurer leurs besoins, cadrer les usages et favoriser une culture Data\n* Sécurité, conformité et qualité des données :\n* Implémenter les principes de sécurité (authentification, droits d'accès, chiffrement, audit)\n* Garantir la conformité RGPD/CNIL/Hébergement des Données de Santé (HDS)\n* Détecter, analyser et corriger les anomalies de données (data quality management)\n* Assurer la traçabilité des traitements et l'automatisation du contrôle qualité\n\nProfil recherché:\n\nFormation et expérience : \n* BAC +4 en informatique ou équivalent\n* Expérience de 2 ans minimum en data engineering, BI, architectures de données et ingénierie des flux demandée, avec implémentation réussie d'au moins un entrepôt de données. \n* Expérience dans le domaine Santé / Médico-social / Recherche clinique appréciée\nCompétences et qualités requises : \n* Compétences techniques :\n* Maîtrise des bases de données relationnelles et non relationnelles : SQL Server, PostegreSQL, Oracle, MongoDB.\n* Très bon niveau SQL, optimisation requêtes, modélisation MCD/MLD/MPD\n* ETL/ELT\n* Développement de pipelines data (Python fortement apprécié)\n* APIs : REST, standards FHIR/HL7\n* Dataviz : Sas, Power BI, Tableau, Qlik ou équivalent\n* Connaissances sécurité des données / HDS / RGPD / CNIL\n* Architecture des EDS, principes de Data Lake / Lakehouse / DWH\n* Connaissance souhaitée du langage Java et d'au moins un outil d'interopérabilité (EAI, ETL, ESB)\n* Connaissance du contexte SI hospitalier (DPI, PMSI, Labo, imagerie.) appréciée\n \n* Compétences relationnelles :\n* Sens de l'écoute et de la communication\n* Comprendre les besoins de son interlocuteur\n* Travailler en équipe et avec un réseau de correspondants\n* Animer des réunions\n* Faire preuve de pédagogie\n* Savoir accompagner et conseiller\n* S'inscrire dans un cadre hiérarchique et fonctionnel\n* Leadership et influence\n* Communication transverse avec DSI, métiers et partenaires\n* Capacité à fédérer autour d'une stratégie Data