La mission de votre équipe

Afin de permettre le développement de projets de recherche innovants, en particulier dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’AP–HP a mis en place une plateforme Big Data, infrastructure informatique propre, intégrant des capacités de stockage et de calcul pour l’exploitation sécurisée et performante des données de santé dont elle est dépositaire. Cette plateforme héberge notamment l’entrepôt de données de santé (EDS) de l’AP-HP.
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L’Entrepôt de Données de Santé (EDS) de l’AP-HP intègre des données administratives et médicales de plus de 8 millions de patients hospitalisés ou venus en consultation au sein des 39 établissements de l’AP-HP (20 millions de dossiers médicaux, plus de 10 millions de diagnostics, 181 millions de résultats de laboratoires…). Cet entrepôt permet d’améliorer le pilotage de l’activité hospitalière et de faire avancer la recherche scientifique dans le domaine de la santé en favorisant la réalisation d’études sur données, la mise en place d’essais cliniques et le développement d’algorithmes d’aide à la décision.
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La Plateforme Big Data de l’AP-HP compte actuellement +20 machines pour le cluster Hadoop (5To RAM, +850 Cores, 1.8Po d’espace disque), de machines GPU (24 Nvidia P40), de 10 machines dédiées aux environnements Jupyter pour l’analyse de données, et de nombreuses autres machines applicatives.
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Votre équipe, le domaine « Plateforme Big Data », a pour mission l’intégration des données de santé massives et complexes (données structurés, textes, imagerie, voix, signaux physiologiques, etc.) et leur utilisation à grande échelle, de manière performante, ergonomique et sécurisée dans le respect des principes et règles de gouvernance des données définis par l’AP-HP.

Vos missions

En tant qu’ ingénieur devOps/dataOps de la plateforme big-data vous aurez pour mission d’assurer la conteneurisation des différents applicatifs et outils d’exploration des données de même que les jobs de traitements de données mis en oeuvre et de piloter leur déploiement via Kubernetes.

Vous assurerez un rôle clé de transmission entre l’infrastructure et les différentes équipes de développement et de data engineers pour permettre une croissance soutenue de notre plateforme big data, à la fois en volumétrie et en diversite des sources de données. L’industrialisation, la sécurisation et l’agilité de notre stack technique constitue les gages de succès de notre démarche d’innovation continue.

Chaque année, des objectifs précis seront établis en lien avec le responsable hiérarchique.

De manière spécifique, vous :

• Participerez activement à la transition d’applicatifs vers une plateforme Kubernetes
• Définissez et vérifiez le respect de notre cadre technique de conteneurisation (docker) ;
• Réaliserez, en collaboration avec les data egineers, la conteneurisation de traitements de données ;
• Participerez à l’architecture de la plateforme EDS en proposant des solutions pour son amélioration et son évolution
• Contribuerez au bon fonctionnement de la plateforme et des outils existants à travers sa maintenance et l’utilisation d’outils de monitoring
• Contribuerez à renforcer la sécurité de la plateforme et à la mise en place de bonnes pratiques
• Participerez à la mise en place d’outils de suivi et de monitoring de la plateforme
• Mettrez en place des accès sécurisés et monitorés de bout en bout pour l’accès aux outils de l’EDS (HTTPS, VPN, authentification, AD-LDAP, OpenID, Kerberos…)
• Réaliserez une veille technologique dans votre domaine d’activité
• Documenterez les solutions mis en oeuvre
• Proposerez des séances de formation/transfert de compétences au sein de l’équipe technique de la plateforme

Idéalement vous avez le profil suivant

• Ingénieur(e) et/ou MD Informatique
• Expérience significative dans la gestion technique de projets informatiques (admin système, devops, architecte technique)

Vous avez déjà eu au moins une experience dans les domaines suivants :

• Administration Kubernetes et applicative (manifests, helm, gitops, …)
• Gestion de conteneurs Docker

Vous avez un savoir-faire dans certains des domaines suivants :

• Maîtrise avancée des systèmes d’exploitation Linux/Centos (fortement apprécié)
• Maîtrise de la sécurité d’une plateforme informatique (fortement apprécié)
• Maîtrise d’au moins un langage de script (Bash, Python…)
• Maîtrise d’au moins un outil d’automatisation (Ansible, Chef, Puppet…)
• Docker, Kubernetes
• Systèmes de calculs distribués (Hadoop…)
• Systèmes de sauvegarde et de restauration de données
• Optimisation de SGBD (PostgreSQL, MySQL, …)
• GPU
• Intégration Continue (CI) et Déploiement Continu (CD)
• Connaissance de la réglementation informatique et libertés
• Environnement des systèmes d’information hospitaliers
• Enjeux liés à la recherche, à l’analyse de données et aux technologies de machine learning/deep learning, notamment dans le domaine de la santé (santé publique, génétique, épidémiologie…)

Et humainement ?

• Des qualités d’autonomie, de communication, de flexibilité et de responsabilité
• Curieux, dynamique et créatif, avec un réel envie de faire preuve d’innovation
• Esprit d’équipe et la volonté de prendre part à une aventure collective
• Capacité à appréhender des enjeux liés à la recherche, à l’analyse de données et aux technologies de machine learning/deep learning
• Sens de l’écoute, du résultat et de la qualité
• Identifier, analyser, prioriser et synthétiser les informations

2 à 3 entretiens (visio + présentiel/demi journée sur site)