Data Scientist EU4HEALTH

Santé publique France; Saint-Maurice; Sur place; EUR 40 000 - 55 000; Plein temps

Résumé du poste

Une agence de santé publique recrute un data scientist en Île-de-France pour concevoir et maintenir des outils de reporting, automatiser les processus de données, et collaborer avec diverses parties prenantes. Le candidat idéal doit avoir une solide expérience en analyse de données avec R et Python, ainsi qu'une expertise en validation et visualisation des données. Ce poste offre un environnement collaboratif et dynamique, crucial pour la gestion des données de santé.

Prestations

Accès à des formations professionnelles

Environnement de travail collaboratif

Qualifications

• Expérience avec les langages R et Python.
• Compétences dans la construction de bases de données structurées.
• Capacité d'analyser et de visualiser les données efficacement.

Responsabilités

• Construire et maintenir une base de données consolidée.
• Automatiser les mises à jour des données pour garantir leur disponibilité.
• Concevoir et déployer des outils de reporting automatisés.
• Participer aux réunions techniques avec les parties prenantes.

Connaissances

Analyse des données

Conception de dashboards

Automatisation des processus

Validation des données

Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires

Formation

Formation en science des données

Outils

R

Python

Apache Airflow

GitLab

Superset

Description du poste

Description du poste

Missions

La personne recrutée est rattachée à la Direction de la DATA et exerce ses activités de manière transversale en lien avec les autres directions de l’agence (DMI, DMNTT, DAF, DSI) et les partenaires du consortium du projet (CHU, Bordeaux Population Health Research Center, Health Data Hub, EHESP).

La personne recrutée participera activement à l’évolution et au suivi de la centralisation des indicateurs du projet Orchidée, notamment à travers la conception, le développement et l’amélioration continue d’un Dashboard dédié. Elle assurera la collecte, la consolidation et l’analyse des données en étroite collaboration avec les data scientists de la DATA et la DSI, tout en garantissant la qualité et la cohérence des informations. En lien direct avec les partenaires du projet — les CHU associés, le Health Data Hub et le Bordeaux Population Health Research Center — elle contribuera à l’identification et à la mise en oeuvre des évolutions du système, qu’elles soient fonctionnelles, techniques ou méthodologiques. Ses responsabilités incluront l’animation des échanges avec les parties prenantes, la rédaction de spécifications et de documentations, ainsi que la proposition d’améliorations pour optimiser l’outil et son utilisation.

Activités

Sous l’autorité du directeur de la DATA, la personne recrutée sera en charge des activités suivantes :

• Construire et maintenir une base de données structurée, consolidant les indicateurs issus des CHU partenaires.
• Automatiser les processus de mise à jour du jeu de données centralisé pour garantir la fraîcheur et la disponibilité des données.
• Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données via des processus de nettoyage et de validation.
• Réaliser des analyses centralisées des indicateurs clés du projet Orchidée.
• Concevoir, déployer et maintenir des outils de reporting automatisés (rapports, dashboards) pour restituer les résultats et leur mise à disposition en open data.
• Participer activement aux réunions de travail et aux ateliers techniques avec les parties prenantes (CHU, Health Data Hub, Bordeaux Population Health Research Center) pour identifier les besoins, recueillir les retours et prioriser les évolutions du système.
• Rédiger des notes méthodologiques détaillant les traitements réalisés, les choix techniques et les bonnes pratiques pour assurer la reproductibilité, la transparence et la continuité de l’activité.
• Participer à la valorisation scientifique des travaux du projet (rédaction d’articles, communications, participation à des conférences) et contribuer à la diffusion des résultats auprès de la communauté scientifique.

Ces activités s’intègrent dans un environnement technique dynamique et collaboratif, mobilisant des outils de développement modernes, des langages adaptés à la science des données, et des infrastructures de calcul performantes. Le data scientist évoluera au sein d’une équipe pluridisciplinaire, en interaction étroite avec des épidémiologistes, data scientists, statisticiens, ingénieurs et membres de la DSI ainsi que le RSSI.

Les principaux outils et technologies mobilisés incluent :

Langages : R, Python ;

Visualisation : Framework Shiny (R et Python), Superset ;

Environnement collaboratif : GitLab (versionning, intégration continue, gestion des issues) ;

Automatisation et orchestration : Apache Airflow (déploiement, supervision des workflows) ;

Environnements de développement : VS Code, RStudio, IA Mistral.