En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des outils efficaces pour gérer et exploiter les données médicales.
- Entreprise: DeepHealth, une entreprise innovante axée sur l'IA pour la santé.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement hybride, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Travail collaboratif avec des experts en radiologie et en IA.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez la santé grâce à l'IA.
- Qualifications: Master en santé, compétences en programmation et en gestion des données.
Le salaire estimé est compris entre 45000 - 55000 € par an.
Company Overview
Deep Health, a Rad Net company, is focused on delivering AI-powered solutions that improve population health, optimize radiology workflows, and drive earlier detection of disease.
Our portfolio spans breast, lung, brain, prostate, and thyroid imaging AI, deployed across enterprise imaging platforms and large screening programs.
Job Summary
Data is a strategic asset at every phase of product development, and the Data Team’s role is to put it at the center of all stakeholders’ workflows.
The Associate Data Manager will join a team that has built solid experience managing multiple products in parallel, with shared tooling and processes across products and modalities.
The team’s pipelines continue to evolve to meet new challenges like data export and dataset creation.
Strong bridges with our AI and Software teams fuel constant knowledge sharing and technical upskilling.
As a member of the Data Team, the Associate Data Manager will collaborate closely with Radiologists, Product Managers, AI Engineers, Clinical Research Scientists and Software Developers to build and improve our medical products.
Essential Duties and Responsibilities
- Design and maintain efficient tooling (pipelines, dashboards, automation) for the Data Team itself as well as for any stakeholder who needs to access, explore, or leverage the data.
- Surface actionable insights from the data lake by identifying, structuring, and delivering relevant information to stakeholders across product, AI, and clinical teams.
- Join at least one squad and be the Data expert.
- Participate in the targeting and collection of relevant data.
- Build and structure medically consistent and representative datasets.
- Establish relevant annotation guidelines and training to ensure annotation quality.
- Be a stakeholder in the ongoing overseeing and refinement of AI algorithm performances.
PLEASE NOTE: This is not an exhaustive list of all duties, responsibilities and requirements of the position described above.
Other functions may be assigned and management retains the right to add or change duties at any time.
Minimum Qualifications, Education and Experience
- Master’s degree in a health-related field required
- Ability to structure, document, and industrialize data processes. (Required)
- Proficiency in a programming language (ideally Python) and comfortable working with databases (Big Query, Mongo DB). (Required)
- Strong reasoning abilities and attention to detail. (Required)
- Analytical and scientific mindset. (Required)Good communication skills — able to translate needs between technical and less technical stakeholders. (Required)
- Driven to solve medical problems. (Required)
- Proactive and curious, with a continuous improvement mindset. (Required)
- Able to manage multiple topics in parallel while maintaining a big-picture view. (Required)
- Knowledge of medical imaging. (Preferred)
- Machine learning understanding. (Preferred)
- Experience building internal tools or data pipelines. (Preferred)
- Quality Standards
- Communicates, cooperates, and consistently functions professionally and harmoniously with all levels of supervision, co-workers, visitors, and vendors.
- Demonstrates initiative, personal awareness, professionalism and integrity, and exercises confidentiality in all areas of performance.
- Follows all local, regional and country laws concerning employment.
- Follows all Deep Health policies and procedures.
- Follows data privacy, compliance, safety and confidentiality standards at all times.
- Practices universal safety precautions.
- Promotes good public relations on the phone and in person.
- Adapts and is willing to learn new tasks, methods, and systems.
- Reports to work regularly as scheduled; consistently punctual with respect to working hours, meal and rest breaks, and maintains satisfactory personal attendance in accordance with Deep Health guidelines.
- Completes job responsibilities in a quality and timely manner.
- Travel
This position may require occasional travel.
- Working Environment
- Office / Hybrid
- Accommodations
Reasonable accommodations may be made to enable people with disabilities to perform the essential functions of the job.
- Salary
- €45,000 - €55,000
- #J-18808-Ljbffr
Data Manager employeur : deephealth
DeepHealth est un employeur de choix, offrant un environnement de travail hybride à Paris qui favorise l'équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Avec une culture d'entreprise axée sur la collaboration et l'innovation, les employés bénéficient de nombreuses opportunités de développement professionnel et d'une rémunération compétitive. Rejoindre DeepHealth, c'est faire partie d'une équipe dynamique qui valorise l'expertise juridique tout en contribuant à des projets significatifs dans le domaine de la santé.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Manager
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de deephealth
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez deephealth. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Manager
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez deephealth, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à deephealth que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez deephealth. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez deephealth
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de deephealth et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.