Descriptif du poste:\n\n\n2026-5307-Data Ingénieur Confirmé(e) H/F\n\nContrat : CDD\n\nDate de prise de fonction : 01/10/2026\n\nLieu : Le Kremlin-Bicêtre\n\nService : Pole Gestion de la Donnée\n\nFinalités :\nActeur majeur dans la construction de pipelines de données évolutifs pour traiter des données structurées et non structurées (données de santé de vie réelle).\nDévelopper, maintenir et améliorer les solutions et infrastructures datas nécessaires à la collecte, la centralisation, le stockage et l'accès aux données de santé collectées auprès des établissements de soins contributeurs et mises à disposition des équipes scientifiques.\n\nMissions :\nConception & architecture (amont projet)\nPiloter l'élaboration du plan de traitement et de l'architecture data en phase de conception\nParticiper à la conception de plateformes pour le traitement de volumes importants, en garantissant leur sécurité\nÊtre force de proposition sur l'évolution de la data stack du Pôle GD (EDS fédérés, appariement SNDS)\nConstruction & exploitation des flux de données\nConcevoir et maintenir les flux d'intégration (collecte, ingestion, stockage) multi-établissements\nMettre en place des pipelines sécurisés en amont des bases « gelées »\nPiloter le gel des bases à échéance des jalons projets (vérification, figeage, qualification)\nAméliorer et automatiser les flux d'intégration existants\n\nQualité & conformité\nConcevoir un process et un pipeline de contrôle qualité (confrontation auto/manuel)\nGarantir et documenter la conformité réglementaire (RGPD/CNIL) et rédiger la documentation associée (SMQ, ISO 9001)\n\nInnovation IA\nParticiper aux projets d'innovation IA internes (LLM open weights, mise en production)\nAssister les prestataires externes sur les solutions NLP/NER (données non structurées)\n\nPilotage, reporting & montée en compétence\nProposer des indicateurs de suivi de l'activité DI et construire un dashboard\nAssurer la montée en compétence de l'équipe Data Ingénieurs\n\nCommunication & coordination\nReporting auprès du manager hiérarchique et des managers fonctionnels, en lien avec les pilotes de projets\nParticiper aux réunions avec les équipes projets et le Pôle GD\n\nProfil recherché:\n\n\nPROFIL TYPE\nLes connaissances et capacités recherchées sont notamment les suivantes :\n\nCONNAISSANCES\n\nLangages : SQL, Python (packages appréciés : solar, pandas, exploitation confs YAML), apprécié : SAS, PHP\nTechnos stockage / échange de données : BdD Relationnelle classique (apprécié : expérience sur Oracle), SFTP, apprécié : db analytique (ex : ClickHouse), NoSQL (ex : MongoDb pour documentaire), « Elasticsearch »\nOutils : VCS (ex : git), outils de gestion de database (ex : Oracle SQL dev, Datagrip, MySQL Workbench, etc), Suite Office (dans l'ordre d'importance : Excel, PP, Word), apprécié : expérience sur l'utilisation d'outils d'ETL, de transformation de données (ex : dbt) et de création de « semantic layer »\nConnaissances formats : JSON, CSV, YAML, XLSX (Excel), apprécié : SAS7BDAT (SAS), DICOM (fichier imagerie)\nIntégration continue : connaissances en CI/CD\nTransverses : Méthodologie Agile\nInteropérabilité données de santé : connaissance format OMOP, FHIR HL7, OSIRIS serait un plus\nFonctionnelles : secteur de la santé, Entrepôts de Données de Santé, RGPD / CNIL, curiosité très prononcée pour la cancérologie\nSoft skills :\no Aisance dans la communication\no Créativité et curiosité\no Dynamisme et réactivité\no Autonomie / Travail et esprit d'équipe (incluant le partage des connaissances) ;\no Force de proposition / Capacité à rechercher et trouver des solutions\n\nCAPACITES\n\nminimum 4 ans d'expérience en tant que Data Ingénieur, avec une première expérience réussie en tant que Data Ingénieur dans le secteur de la santé.\nBonne compréhension du cycle de vie de la donnée, connaissances en architecture data (archi, data lineage, etc) et data modeling, de la data gouvernance et de la data privacy.\nCapacité à travailler de manière agile dans un environnement collaboratif.\n\n\nFORMATION\n \no Diplôme d'ingénieur, d'informatique ou équivalent (Bac+4/5)\no Master Spécialisé dans la Data Science ou IA ou ingénierie de données\no Niveau d'expérience : minimum 4 ans\no Une première expérience réussie en tant que Data Ingénieur dans le secteur de la santé