Descriptif du poste: Mission principale : Le projet ELDORA vise à développer des approches d'intelligence artificielle efficaces, rapides et interprétables pour la détection et la prédiction d'arythmies malignes et de myocardites liées aux immunothérapies (ICI) à partir de signaux ECG. Sous la responsabilité des 2 encadrants, Dr Edi PRIFTI (L'UMMISCO / IRD)  et Pr Joe-Elie SALEM (CIC Paris-Est), la personne recrutée jouera un rôle central dans la gestion, la structuration et l'exploitation statistique de données cliniques et ECG issues de cohortes multi-sources nationales et internationales (France, États-Unis, etc.), en garantissant leur qualité, leur harmonisation et leur conformité réglementaire. Le poste est situé à l'interface entre l'équipe IA de recherche (IRD-UMMISCO) et l'équipe clinique AP-HP/INSERM Pitié-Salpêtrière, au sein d'un écosystème international très collaboratif. Activités principales :  Gestion et gouvernance des données * Cartographier les sources de données et concevoir les modèles de données, dictionnaires et métadonnées. * Mettre en œuvre les principes FAIR et les exigences RGPD au sein des plans de gestion des données (DMP). * Assurer la traçabilité, la documentation et la gestion des accès aux données. Qualité et curation des données * Superviser les flux d'ingestion, les contrôles qualité automatiques et les audit trails. * Effectuer l'harmonisation des données (formats ECG, unités, cohérence temporelle, pseudonymisation). * Mettre en place des workflows de transformation reproductibles (ETL, versioning, intégration continue). Capture et intégration des données * Configurer et administrer des systèmes de capture électronique (EDC, ex. REDCap ou équivalent). * Concevoir les CRFs, gérer les droits d'accès et assurer la conformité avec les équipes cliniques et DPO. Préparation des jeux analytiques * Construire les jeux d'entraînement et de validation pour les modèles IA. * Documenter et versionner les pipelines de transformation (Git, CI/CD, containers). * Contribuer à la reproductibilité et à la transparence des jeux de données utilisés pour l'analyse. Analyses statistiques et reporting * Réaliser les analyses descriptives et inférentielles (imputation, régressions, ROC/PR, calibration, survie). * Contribuer à l'évaluation des performances des modèles IA et aux réanalyses par sous-groupes. * Produire des rapports dynamiques et tableaux de bord (R Markdown, Quarto, notebooks). * Participer à la rédaction de publications et à la valorisation scientifique. Coordination et collaboration transverses * Assurer l'interface entre les équipes UMMISCO/IRD, CIC-APHP et les partenaires internationaux (VUMC, UCSF). * Participer aux réunions du consortium, aux audits qualité et à la production des livrables. Environnement scientifique Le poste s'inscrit au sein du consortium international ELDORA, réunissant : - UMMISCO / IRD (coordination IA) - CIC Pitié-Salpêtrière - AP-HP (coordination clinique) - Vanderbilt University Medical Center (USA), UCSF (USA) et partenaires industriels européens.   Profil recherché: Connaissances :  * Connaissances des modèles de données cliniques (OMOP, CDISC, HL7 FHIR) et des systèmes EDC (REDCap ou équivalent). * Connaissance des bases de données SQL et des outils de visualisation (ggplot2, Plotly, Matplotlib). Savoir-faire :  * Maîtrise de R et/ou Python (tidymodels, scikit-learn, Pandas, NumPy). * Bonnes pratiques de versioning et reproductibilité (Git/GitLab, Docker, CI/CD). * Familiarité avec les signaux ECG ou données biomédicales ; environnement HPC/SLURM apprécié Aptitudes :  * Rigueur, sens de l'organisation et esprit analytique. * Excellentes capacités de communication avec cliniciens, ingénieurs et chercheurs. * Aisance rédactionnelle en français et anglais Expérience(s) souhaité(s) :  * Expérience confirmée dans la gestion et l'analyse de données cliniques ou biomédicales. * Bonne connaissance des projets collaboratifs multi-acteurs et des standards qualité (SOPs, audit trail). Niveau de diplôme et formation(s) :  Master, diplôme d'ingénieur ou doctorat en data management, biostatistique, data science, santé publique ou domaine connexe.