ipso santé : Réinventer la médecine de proximité

ipso santé est un réseau de cabinets médicaux fondé en 2012 par des médecins, des ingénieurs et des spécialistes en organisation. Sa mission : réinventer la médecine de proximité pour répondre aux défis actuels et garantir des soins de qualité accessibles.

La conviction d’ipso santé est qu’il est nécessaire de faire évoluer la médecine vers des approches plus collaboratives, plus pratiques pour les patient·es, plus orientées vers la prévention et le relationnel.

Pour cela, équipes soignantes et non soignantes travaillent côte à côte dans les cabinets ipso pour développer les outils utilisés au quotidien, notamment des logiciels médicaux développés en interne.

ipso santé a un concept qui a fait ses preuves, avec notamment des indicateurs de qualité supérieurs aux normes du secteur, un fort engouement des patients et un modèle économique éprouvé. L’entreprise compte sept cabinets médicaux à Paris, Lyon et Marseille, pour une équipe soignante d’une centaine de personnes et 200.000 consultations par an. Elle vise à 5 ans le développement de son réseau de cabinets pour couvrir les besoins d’environ 500.000 patients.

L’ambition d’ipso santé est avant tout sociétale : promouvoir un modèle de système de santé durable, équilibré et vertueux.

la recherche chez ipso

Historiquement, la recherche médicale est réalisée dans les hôpitaux, au sein desquels le profil de patients et de pathologies est différent de ceux rencontrés en ville. Il existe peu d’organisations suffisamment structurées en ville pour mener des projets de recherche en soins primaires, pourtant nécessaires à une prise en charge de qualité des patients dans les stades les plus précoces.

Grâce à la maîtrise de ses systèmes d’information et données, au profil de certains de ses praticiens chercheurs et à son organisation agile, ipso a une position privilégiée pour développer cette activité. Depuis plusieurs années déjà, le pôle recherche d’ipso santé a développé une activité de recherche :

• rétrospective sur données du soin issues de notre base patient;

• prospectives (essais cliniques, études organisationnelles).

Actuellement, le pôle recherche d’ipso santé est composé de 7 personnes :

• Roxane et Nicolas, 2 médecins généralistes (temps partiel)

• Nicolas, développeur IT / data scientist

• Nathanaël, responsable de pôle et de la méthodologie

• Nelly, cheffe de projet recherche

• Gabriel, un des cofondateurs d’ipso en charge du développement des partenariats

• Thomas, data scientist

Le pôle s’appuie sur une trentaine de médecins investigateurs participant à cette activité de recherche.

Cette activité prend de l’ampleur et va accélérer avec la constitution d’un Tiers-Lieu d’Expérimentation en santé numérique mené par ipso santé en partenariat avec l’équipe MOODS de l’INSERM.

Dans ce cadre, notre infrastructure de recherche va s’étoffer, avec le passage prochain d’analyse dans un cadre MR004 vers un entrepôt de données de santé dotée d’une plateforme d’analyse. Le pôle recherche cherche à se renforcer pour mettre en place cet entrepôt de données de santé.

les missions

Au sein du pôle Recherche, Evaluation & Data science (RED) et en interface étroite avec les équipes IT et infrastructure, vous prenez en charge la structuration et l’industrialisation de la chaîne de données nécessaire à la montée en charge de nos activités de recherche, dans la perspective de la mise en place d’un Entrepôt de Données de Santé (EDS) / datalake et de ses outillages, dans un environnement souverain, sécurisé et conforme.

1. Concevoir l’architecture et la mettre en place de l’Entrepôt de Données de Santé (EDS)

• participer au cadrage technique : besoins, cas d’usage, contraintes de conformité, choix d’architecture et trajectoire

• définir et mettre en œuvre les composants de la plateforme data : stockage, environnements d’analyse, outillage d’ingestion et de transformation, gestion des accès

• travailler à une approche robuste et maintenable, en limitant la dépendance à des opérations infra lourdes au quotidien et garantir la sécurité, l’intégrité et la souveraineté des données stockées, en conformité avec les exigences de santé (HDS, RGPD).

2. industrialiser les flux de données (ETL/ELT) et fiabiliser la production

• reprendre/renforcer les flux existants et construire de nouveaux pipelines : collecte, ingestion, transformations, historisation, alimentation des tables/datasets de recherche.

• mettre en place les standards de production : orchestration, versionnage, CI/CD, gestion des environnements, tests, data quality, monitoring et alerte.

• garantir la traçabilité, la reproductibilité des transformations et une documentation exploitable par l’équipe.

3. mettre à disposition des données pour la recherche (et l’expérimentation)

• produire des jeux de données “prêts pour l’analyse” (cohérents, documentés, contrôlés) pour les data scientists et médecins investigateurs

• faciliter l’accès dans un cadre sécurisé : gestion des droits, séparation des environnements, bonnes pratiques de pseudonymisation et minimisation

• contribuer à l’outillage des exports et échanges de données avec des partenaires de recherche (cadres définis, processus reproductibles) dans les standards de sécurité en vigueur

4. contribuer aux sujets transverses (interopérabilité, standards, mise en prod d’outils)

• anticiper les besoins de mise en production d’outils data/IA (ex.  NLP/ML), y compris les prérequis d’infrastructure (ex. environnement GPU si retenu) et les contraintes de sécurité.

• en appui, contribuer aux réflexions sur l’interopérabilité et la standardisation des données, en lien avec les personnes référentes (ex. HL7/FHIR, terminologies).

les compétences recherchées

formation et expérience :

• diplôme : école d’ingénieur ou master en informatique, spécialisation data engineering, big data ou équivalent

• expérience : Tu justifies d’une expérience significative (2 ans minimum) sur un poste de data engineer ou un rôle similaire impliquant de la mise en production de pipelines de données.

connaissances techniques incontournables :

• développement : maîtrise solide de Python et SQL. connaissance en git (rebase, workflows, etc.).

• data engineering : expérience avec les outils de traitement et d’orchestration de données (ex: Airflow, Spark, Hadoop ou équivalents)

• infrastructure & ops :

  • bonne connaissance des environnements de déploiement (Docker, Kubernetes)

  • connaissance des outils d’infrastructure as code (IaC), notamment Terraform et Ansible.

  • architecture cloud : maîtrise des principes fondamentaux (VPC/réseau, services managés, sécurité). Expérience sur AWS, Scaleway ou équivalent appréciée.

• datalake - bases de données : expertise en gestion de bases de données relationnelles (PostgreSQL) et en modern data stack (stockage objet, ETL, orchestrateurs, etc)

• savoir-faire :

• capacité à cadrer un besoin (identifier les vrais cas d’usage, prioriser, proposer une trajectoire pragmatique).

• capacité à produire une plateforme opérationnelle : monitoring, alerting, runbooks, documentation, transfert de compétences.

• travail à l’interface de plusieurs équipes (recherche / data / IT) : sens du service, coordination, pédagogie

• savoir-être :

  • rigueur et attention au détail, attitude proactive et force de proposition

  • capacités de communication et de pédagogie

  • autonomie dans l’organisation du travail et la conduite de projet

  • humilité, écoute, sens de l’observation, capacité à recevoir du feedback

ce sont des plus :

• expérience dans le secteur de la santé ou sur des données sensibles.

• connaissance des standards d’interopérabilité en santé (FHIR, HL7, OMOP) et des ontologies médicales (SNOMED, CIM-10).

• compétences en administration de bases de données (DBA) avancée (réplication, backup stratégies)

• connaissances en haute disponibilité, et bonnes pratiques CI/CD.

• Entretien de pré-qualification avec l’équipe recrutement

• Mise en situation avec l’équipe du pôle

• Entretien RH avec un membre de l’équipe et l’un des confondateurs d’ipso