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Data Engineer (CDI)

Resumen del puesto
Indefinido
Paris
Salario: No especificado
Fecha de inicio: 05 de mayo de 2024
Unos días en casa
Experiencia: > 1 año
Competencias y conocimientos
Colaboración en equipo
Metodologías ágiles
Programación informática
Github
Gitlab
+6

codoc
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El puesto

Descripción del puesto

Nous recherchons un Data Engineer (CDI) pour participer au déploiement de la suite codoc au sein des hôpitaux afin d’accélérer la recherche clinique et d’aider les praticiens à mieux soigner leurs patients.

Tu intégreras la squad dataOps comme Data Engineer pour:

  • Participer au développement et au maintien des ETLs qui permettent d’intégrer les données médicales dans un entrepôt de données de santé: mapping des données des hôpitaux, développement des connecteurs, validation de l’exhaustivité et de la qualité de la donnée.

  • Améliorer les performances, la robustesse et le monitoring des ETLs existants.

  • Définir et développer notre architecture data en collaboration avec les autres équipes de codoc.

  • Participer avec l’équipe R&D à l’amélioration de notre algorithme de NLP exploitant et valorisant les compte-rendus médicaux.

En résumé, tu rejoindras une entreprise sans silo, où les équipes techniques, commerciales, marketing et produit s’entraident pour mettre en place une gestion plus efficace et humaine des données de santé et ainsi accélérer les progrès médicaux.


Requisitos

  • Au moins 1 an d’expérience en tant que Data Engineer

  • Diplôme d’ingénieur ou école d’Informatique BAC+5 (idéalement)

  • Avoir déjà travaillé sur des pipelines de données complexes (mapping et ETLs)

  • Tu as conçu, déployé et maintenu une architecture complexe en production: spécifications, conception, monitoring, alerting, et gestion des incidents

  • Tu as travaillé en Agile (sprint planning, rétrospective)

  • Gitlab/GitHub workflow (branch feature, developpement, master)

  • Technical stack : Python 3 & pandas | Docker | Airflow | Elasticsearch | SQL (Oracle BDD 12c & Postgres)

  • (Bonus) Sensibilité aux problématiques de la données de santé, une connaissance de l’architecture OMOP ou du format HL7 serait également un plus


Proceso de selección

  1. Echange téléphonique pour s’aligner sur ce que tu recherches et ta compréhension du poste.

  2. Test technique à faire à la maison pour évaluer ton expérience.

  3. Restitution du test technique + échange sur tes experiences et ta motivation.

  4. Un dernier entretien de “fit” avec 2 membres de l’équipe codoc.

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