En un coup d'œil
- Missions: Gérez des sujets de données clés et collaborez avec des experts pour développer des produits médicaux.
- Entreprise: Entreprise innovante dans le domaine de la santé avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, travail hybride et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des possibilités de croissance de carrière exceptionnelles.
- Pourquoi ce job: Impactez le développement de l'IA en santé tout en mentorant des membres juniors de l'équipe.
- Qualifications: Master en domaine scientifique et 5 ans d'expérience en gestion de données requises.
Le salaire estimé est compris entre 60000 - 65000 € par an.
The Senior Data Manager is responsible for owning key data topics across products, including dataset creation, data export, annotation workflows, and performance monitoring, and for driving those topics end to end.
This role makes structuring decisions on team tooling and data architecture, builds reusable pipelines and automation, and mentors more junior data team members.
Work is done with radiologists, product managers, AI engineers, clinical research scientists, and data engineers to support medical product development.
Essential Duties And Responsibilities
- Own one or several data topics across products, such as dataset creation, data export, annotation workflows, and performance monitoring, and drive them end to end.
- Design and maintain reusable tooling, including pipelines, dashboards, and automation, for the data team and for stakeholders who need to access, explore, or use the data.
- Make structuring decisions on technical implementation, team tooling, and data architecture, and maintain codebase quality and process efficiency.
- Surface actionable insights from the data lake by identifying, structuring, and delivering relevant information to product, AI, and clinical stakeholders.
- Drive the targeting and collection of relevant data.
- Build and structure medically consistent and representative datasets.
- Establish annotation guidelines and training so annotation quality stays consistent.
- Contribute to ongoing oversight and refinement of AI algorithm performance.
- Mentor more junior data team members through technical guidance and knowledge sharing.
- Write automated tests and apply code versioning and review standards to data processes and tools.
- Minimum Qualifications, Education And Experience
- Master's degree in a health-related or scientific field (required).
- 5+ years of relevant experience in data management, data engineering, or data science, ideally in healthcare or medical imaging (required).
- Excellent proficiency in Python and database query languages, and comfort working with databases such as Big Query and Mongo DB (required).
- Ability to structure, document, industrialize, and optimize data processes and tools (required).
- Experience writing automated tests and working with code versioning and review (required).
- Knowledge of medical imaging and of how data and annotations shape AI algorithm development (required).
- Strong reasoning, attention to detail, and an analytical and scientific mindset (required).
- Ability to translate needs between technical and less technical stakeholders and to mentor others (required).
- Ability to manage multiple topics in parallel while maintaining a broader view of product and data priorities (required).
- Preferred: Machine learning understanding.
- Preferred: Experience with medical device development
- 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. Paris or Netherlands.
Physical Demands
The employee must be able to perform the essential duties and responsibilities of the position, with or without reasonable accommodation.
- Salary
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer 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 Senior Data Engineer
✨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 Senior Data Engineer
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.