- Qui sont-ils ?

Les hôpitaux recueillent de multiples données de santé lors de l’hospitalisation d’un patient : comptes rendus médicaux, observations du personnel soignant, résultats d’examens, etc.
À l’échelle de l’hôpital, cela représente une quantité massive de données, qui sont largement sous-exploitées. Sancare propose des outils prédictifs utilisant les dernières avancées en intelligence artificielle pour mettre ces données au service des hôpitaux et de la santé.

Notre premier produit est déjà utilisé par une quarantaine de groupement hospitalier. Il permet la détection automatique de diagnostics à partir de documents en texte libre et autres données contenus dans les dossiers patients, visualisables dans une interface web intuitive et ergonomique, et fait gagner du temps aux médecins et à leurs assistants administratifs. Nous développons en parallèle un nouvel outil facilitant la conduite d’études en vie réelle pour évaluer des médicaments et dispositifs médicaux. Vu le fort impact potentiel de ce projet sur la recherche clinique, l’attente de la part de différents acteurs de la santé (notamment, hôpitaux et laboratoires pharmaceutiques) est considérable.

L'équipe de Sancare est composée de presque 50 collaborateurs spécialisées dans le développement informatique, le machine learning et la santé. Nous avons de plus la chance d’être accompagnés par des chercheurs reconnus dans le domaine du machine learning, ainsi que par des médecins et experts du monde de la santé.  

Nous recherchons un(e) Data Engineer avec de solides compétences opérationnelles et souhaitant rejoindre une équipe dynamique, expérimentée et motivée, afin d’accélérer l'arrivée de nos solutions en rupture dans le monde de la santé.

- Descriptif du poste

La gestion et le traitement de la donnée sont au coeur des problématiques de Sancare. Comme chaque hôpital dispose de son propre système d’information, des connecteurs doivent être implémentés pour chacun, afin de nourrir les algorithmes de machine learning. Les moyens d’accès et le format des données contenues dans les dossiers patients sont très variés et diffèrent d’un établissement à un autre.
De plus, de nombreuses mesures sont à respecter afin de garantir la sécurité et la confidentialité des données.

Missions :

• Développement de connecteurs permettant la transmission des données hospitalières entre les SI hospitaliers et les logiciels de Sancare
• Développement d’outils de standardisation et de traitement des données hospitalières en vue de leur utilisation par les algorithmes de machine learning
• Amélioration et maintenance des fonctionnalités existantes de traitement de données
• Gestion opérationnelle des différents services de traitement de données, etc.

- Les avantages  Sancare :

• Des superbes locaux en plein centre de Paris (Châtelet)
• Une organisation du travail flexible (109 jours de télétravail par année civile pour les salariés en forfait jour: soit deux jours de télétravail possibles par semaine et ce forfait pourra être porté à 131 jours de télétravail si les salariés au forfait jour justifient d’un temps de déplacement domicile-bureau supérieur à 3h par jour: soit trois à quatre jours de télétravail possibles par semaines pour les personnes à plus d’1h30 du bureau)
• Tickets restaurant
• Éligibilité BSPCE
• Mutuelle Alan
• Hello CSE, etc.

Chez Sancare on n’est jamais à l’abri d’un apéro ou d’un cours de street-art ! Des retours d’expérience réguliers dans des formats variés (afterworks, séminaires, …) pour valoriser le partage d’idées et la connaissance commune.

- Profil recherché

Expérience significative dans le développement en Python orienté objet (3ans à 5ans)

• Expérience de développement sous Linux
• Expérience dans la manipulation de données avec le langage SQL
• Pratique avancée des outils d’intégration continue avec Git et tests unitaires
• Des qualités d’autonomie, de flexibilité et de responsabilité
• L’esprit d’équipe et la volonté de prendre part à une aventure collective
• Un intérêt pour le monde de la santé

Sont un plus :

• Familiarité avec Docker et RabbitMq
• Expérience avec les données de santé dans le secteur hospitalier

N’hésitez pas à partager vos projets personnels de développement (sur GitHub ou ailleurs).

- Déroulement des entretiens

• Entretien RH
• Test Technique puis Entretien Technique de pair programing avec l'équipe 
• Entretien avec notre CEO