Stagiaire Ingénieur.e Data - Transformation vers un référentiel

ADLIN Science; Île-de-France; Sur place; EUR 20 000 - 40 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise spécialisée en Data & Analytics propose un stage de 6 mois à Grenoble ou Paris. En tant que stagiaire Data, vous participerez au développement d'un pipeline ETL, analysant des modèles de données et proposant des solutions de mapping. Le candidat idéal a une bonne maîtrise de Python et un intérêt pour les données biomédicales.

Qualifications

• En dernière année d’une formation d’ingénieure généraliste ou master en data management.
• Bonne connaissance de Python.
• Compréhension des modèles de données (ERD, schémas SQL).
• Connaissance des standards médicaux (FHIR, CDISC, OMOP).
• Rigueur et esprit analytique.
• Intérêt pour les données biomédicales.

Responsabilités

• Réaliser une veille technologique sur les ETL existants.
• Analyser des modèles de données et identification des champs d’intérêt.
• Mettre en place des tests unitaires et fonctionnels.
• Proposer des solutions automatiques pour détecter et mapper des données.

Connaissances

Python

Connaissance des standards médicaux / terminologies

Git

Esprit analytique

Rigueur

Organisation

Curiosité technique

Esprit d’équipe

Formation

Dernière année d’une formation d’ingénieure généraliste

Master en data management

Outils

Gitlab

Description du poste

Description

Localisation : Grenoble ou Paris

Type de contrat : Stage de 6 mois

Date de démarrage : Février - Mars

L'offre complète est disponible ici :

En tant que stagiaire Data, vous participerez au développement de l’étape Transform du pipeline ETL visant à migrer des référentiels bien établis (OSIRIS, GDC, CDISC) vers le modèle de données standard OMOP CDM. Selon l’avancement et les intérêts du / de la stagiaire, une ouverture du stage pourra consister à développer une détection automatique des données d’entrée (lorsqu’elles ne suivent aucun référentiel connu), pour réussir leur mapping automatique vers OMOP.

Responsabilités

• Réaliser une veille technologique sur les ETL existants permettant de faire le mapping de référentiels vers OMOP
• Analyser des modèles de données connus et identification des champs d’intérêt
• Mettre en place des tests unitaires et fonctionnels
• Ouverture possible : proposer des solutions automatiques pour détecter et mapper des données inconnues vers OMOP

Quelle sera votre place dans l’équipe ?

Au sein de notre équipe Data & Analytics, qui fonctionne en petit comité, vous bénéficierez d'une grande autonomie. Vous collaborerez toutefois avec les autres membres de l'équipe qui continueront à faire évoluer le pipeline.

Profile

• En dernière année d’une formation d’ingénieure généraliste, informatique ou biotechnologique avec une specialization en data, ou d’un master en data management avec une specialization en biologie
• Bonne connaissance de Python
• Compréhension des modèles de données (ERD, schémas SQL, etc)
• Connaissance des standards médicaux / terminologies (FHIR, CDISC, OMOP)
• Connaissance en Git, Gitlab
• Rigueur, esprit analytique
• Intérêt prononcé pour les données biomédicales et la recherche
• Autonomie, organisation et curiosité technique
• Esprit d’équipe et capacité à documenter et partager ses travaux

Starting date

• 02-02