Référence CSP: 2024-1758383 Missions principales : Le/La Data Scientist (projet DOSCCAR) exerce les missions et activités suivantes: Stratégie de collecte de données : Identifier et recenser les API (application programming interface) disponibles pour la collecte de données bibliométriques et d'essais cliniques. Élaborer une stratégie de collecte de données en respectant les normes RGPD et autres régulations pertinentes. Automatiser la collecte des données via des API ou bases de données publiques, en assurant la qualité et la complétude des informations collectées. Nettoyage et Préparation des Données: Définir les objectifs et les méthodes de nettoyage des données pour garantir leur qualité et leur adéquation aux besoins du projet. Effectuer le nettoyage des données structurées et non structurées (texte, image), incluant l'identification des outliers et le traitement des données manquantes. Assurer la conformité des données aux normes RGPD tout au long du processus de traitement. Analyse Statistique et Modélisation : Réaliser des analyses statistiques univariées et multivariées pour explorer et comprendre les données collectées Sélectionner et entraîner des modèles de machine learning (supervisé et non supervisé) adaptés aux problématiques du projet, incluant la réduction de dimension pour l'analyse exploratoire. Mettre en place des techniques de feature engineering spécifiques aux données bibliométriques et d'essais cliniques. Visualisation et Cartographie des Données : Concevoir des visualisations de données complexes sous forme de graphiques et de cartes interactives pour une meilleure compréhension et exploration des données par les utilisateurs Participer à l'élaboration d'une carte interactive des essais cliniques et publications, intégrant des statistiques de participation et des indicateurs de performance. Déploiement : Définir et mettre en œuvre un pipeline de traitement des données et d'entraînement des modèles, incluant la centralisation des résultats et la gestion des versions de code. Concevoir et déployer des modèles de prédiction encapsulés dans une API sur une plateforme Cloud, assurant ainsi l'accès en temps réel aux résultats des analyses. Mettre en place une stratégie de suivi et de maintenance des modèles en production pour garantir leur performance à long terme. Veille Technologique et Communication : Effectuer une veille technologique constante pour s'assurer de l'utilisation des dernières techniques en data science et IA Communiquer les résultats et la méthodologie aux parties prenantes via des rapports écrits (notes méthodologiques) et des présentations orales adaptées aux publics techniques et non techniques. Gestion de Projet : Collaborer avec les équipes interdisciplinaires pour identifier les besoins métiers et formuler des solutions data-driven. Participer à la planification et au pilotage du projet, en assurant le respect des délais et la mobilisation des ressources nécessaires Analyser les risques associés au traite