Description du poste
Grade Grille de référence: IH
Type de contrat: Contractuels acceptés
Pourcentage d’activité: 100%
DÉFINITION :
Le Data Scientist conçoit, met en oeuvre et industrialise des solutions d’analyse de données (statistiques, apprentissage automatique et profond, traitement du langage naturel, séries temporelles) pour répondre à des problématiques cliniques, médico-économiques et organisationnelles.
Horaires : 35 h semaine Repos : samedi dimanche
ACTIVITÉS PRINCIPALES :
Recueillir, cartographier et qualifier les besoins des équipes (chercheurs, cliniciens, direction, DIM) et traduire ces besoins en cas d’usage data.
· Développer, valider et comparer des modèles statistiques et d’IA avec démarche d’explicabilité, reproductibilité et gestion des biais.
· Conseiller, dans le cadre d'un projet scientifique, les options techniques ; évaluer et valider les choix.
· Réaliser les analyses statistiques avancées (plans d’analyse, tests, modèles mixtes, survie, causalité) et documenter les protocoles et méthodes.
· Traiter les données (analyser, interpréter et valider les résultats).
· Rédiger, diffuser et valoriser les résultats (rapports, publications, présentations orales, supports d’enseignement).
· Assurer une veille scientifique et technologique dans son domaine d'activité.
ACTIVITÉS SPÉCIFIQUES LIÉES AU POSTE :
Développement de modèles complexes (Individualised Treatment Effect Analysis, Individual Patient Data MetaAnalysis, Clustering et validation externe avec apprentissage fédéré en collaboration avec une équipe
Européenne (La Charité, Berlin, Allemagne) à partir des datas des PHRCN BICARICU-1 et 2 et de l’AAP translationnel.
PARTICULARITÉS DU POSTE :
Accès à des données sensibles sous habilitations ; respect strict des procédures d’accès et d’audit. Base de données : PostGreSQL, MongoDB ou autre base NoSQL.
· Collaboration étroite avec DSI, DIM, chercheurs et pôles cliniques.
RELATIONS PROFESSIONNELLES LES PLUS FRÉQUENTES (internes et externes)
Internes : équipes cliniques, DIM, DRCI, DSI.
Externes : universités, laboratoires de recherche, industriels, éditeurs, ARS, partenaires académiques, consortiums.
LIAISONS HIÉRARCHIQUES :
Responsable Médecine Intensive et Réanimation, SIDEM et investigateurs des
projets.
Autres détails
Compétences recherchées
- Autonomie
- Bonne compétence en Anglais(B2)
- Esprit d'équipe
- Rédaction de documentation
- Gestion de projet
- Cybersécurité, RGPD..
- Créativité
- Maitrise des outils informatiques
- Respect de la confidentialité
- Statistique: Machine learning,GLM,Clustering,Prediction, Test statistique
- - Communication
- Curiosité professionnelle
- Sens du service public
- Sens de l’analyse, haut niveau d’objectivité et esprit de synthèse
- - Python
- - SQL
- Programmation : Python, R, SAS
- Capacité d’organisation et priorisation des tâches
- Ethique et déontologie
- Base de données : SQL Server, Oracle, MySQL, Postgresql
- - Programmation
- Organisation et planification
Profil recherché
SAVOIR FAIRE REQUIS :
Compétences techniques
Ingénierie de données : connaissances approfondies
Modélisation statistique : niveau d’expertise
Programmation: niveau d’expertise
Méthodologie scientifique et protocole : niveau d’expertise
Rédaction scientifique: connaissances approfondies
Compétences relationnelles
Communication et vulgarisation des résultats: connaissances approfondies
Compétences organisationnelles
Gestion de projet: connaissances approfondies
Planification et priorisation dans un cadre complexe: connaissances
approfondies
Documentation, qualité et traçabilité: connaissances approfondies
Compétences spécifiques liées au poste
Gouvernance des données de santé/RGPD/CNIL: connaissances approfondies
SAVOIR ÊTRE REQUIS :
Rigueur scientifique, sens de l’éthique et de la confidentialité, curiosité, esprit d’analyse et de synthèse, autonomie, sens du service public, esprit d’équipe, posture de conseil, créativité orientée impact
PRÉREQUIS INDISPENSABLES :
Diplôme Bac+5 ou Doctorat en data science, statistiques, informatique
ou domaine apparenté.
Maîtrise de R, Python, SAS, SQL, GitLab Pandas, Numpy, Matplotlib, si3.
Maîtrise des techniques de Machine Learning, Deep Learning, ACP, Clustering.
Expérience significative en projets data appliqués à la santé ou à forte contrainte réglementaire.
Anglais B2 au minimum.
PRÉREQUIS SOUHAITÉS :
Expérience d’analyse en inférence causale est un plus.
Description de l'établissement
180 métiers, 1 sens commun.
Rejoignez une communauté de 12 000 professionnels qui, au quotidien, font battre le cœur du CHU de Montpellier ! Classé parmi les premiers hôpitaux français, le CHU de Montpellier est un acteur leader du soin, de la recherche, de l’enseignement et de la formation sur son territoire.
Intégrer nos équipes, c’est évoluer dans un environnement de pointe, et trouver du sens dans les valeurs du service public pour offrir à chacun, quelle que soit sa situation, les meilleurs soins.