Nous recrutons un·e data scientist / analyst pour accompagner le développement du pôle de recherche et réaliser des analyses et études sur notre base de données. Il/elle aura les missions suivantes : 

• participer à structuration technique et méthodologique de la base de données

  • développer et mettre en place des outils techniques pour faciliter l’exploitation de la base

    • enrichir les fonctionnalités de requêtage simplifiée en base et mettre en place une interface utilisateur fonctionnelle

    • développer des scripts d’analyse standardisés et réutilisables

    • créer des tableaux de bord de visualisation de données, et poser les bases d’une vision populationnelle à destination des soignants

    • adapter les packages analytiques disponibles dans la littérature à la base de données

  • documenter, qualifier et enrichir la base de données

    • construire, valider et maintenir les variables issues des données (ex. : pathologies)

    • rédiger et actualiser la documentation technique et méthodologique associée

    • promouvoir les bonnes pratiques d’analyse auprès des utilisateurs et les accompagner dans la prise en main des outils

    • participer activement aux discussions sur les ontologies et référentiels à utiliser

    • mettre en place des tests de qualité et des contrôles de cohérence automatisés pour fiabiliser la base

  • contribuer au développement technique du pôle de recherche

    • participer à l’intégration de technologies (Large Language Models, OCR) à finalité d’analyse ou opérationnelle

    • apporter son expertise en tant qu’utilisateur final dans la définition des spécifications du futur Entrepôt de Données de Santé

    • collaborer à la mise en œuvre d’outils pour le screening, l’inclusion clinique, et la collecte des données patient-reported (PROMs, PREMs)

• participer à la conception et réaliser des analyses et recherches sur la base de données

  • réaliser des analyses exploratoires et produire des visualisations claires et pertinentes :

    • étudier les effectifs et la représentativité des échantillons

    • identifier et caractériser les données manquantes

    • analyser les parcours de soin et les trajectoires des patients.

  • participer à la conception méthodologique des études 

    • participer à l’élaboration du protocole des études, adapté aux données disponibles

    • suggérer des outils et méthodes d’analyse pertinents en fonction des objectifs de recherche

    • rédiger, si nécessaire, les plans d’analyse statistique.

  • réaliser des analyses statistiques descriptives et explicatives :

    • réalisation des analyses et rapports d’analyses robustes et documentés, conformes aux exigences de qualité de la recherche médicale.

    • interpréter et restituer les résultats de manière claire et synthétique, pour alimenter les publications ou prises de décision

formation et expérience :

• diplôme de niveau Bac+5 minimum en statistiques, mathématiques appliquées, informatique, data science, épidémiologie, biostatistique ou santé publique avec une forte composante quantitative

• une première expérience dans le domaine des données de santé ou de la recherche biomédicale est fortement appréciée 

• la connaissance du fonctionnement d’un entrepôt de données de santé (EDS) ou d’une base médico-administrative (SNDS, PMSI, etc.) est un plus

qualités nécessaires :

• savoir-faire :

  • expérience en traitement, nettoyage, structuration et analyse de bases de données complexes en Python

  • connaissance des outils de data visualisation (Dash, Plotly, etc.).

  • bonne compréhension des méthodes statistiques descriptives et inférentielles

  • capacité rédactionnelle dans un contexte technique

• savoir-être :

  • esprit analytique et rigueur scientifique.

  • autonomie dans l’organisation du travail et la conduite d’analyses

  • capacité à interagir avec des profils divers (cliniciens, développeurs, chercheurs, etc.)

  • aptitude à vulgariser les résultats d’analyses pour des publics non techniques

  • curiosité, capacité d’apprentissage, goût pour l’innovation et l’expérimentation

  • capacité à co-construire

  • humilité, écoute, sens de l’observation

  • capacité à prendre du feedback

qualités utiles (mais pas indispensables)

• connaissance du contexte des données de santé (base médico-administrative, entrepôt de données de santé, etc.) appréciée

• connaissances en épidémiologie ou santé publique

• intérêt pour les technologies émergentes (IA, NLP, LLM, OCR…).

• connaissance d’autres langages de programmation orientés data (R, SQL, SAS)