En un coup d'œil
- Missions: Construire des pipelines de données pour traiter des données de santé en temps réel.
- Entreprise: Unicancer, acteur majeur dans le secteur de la santé.
- Avantages: Environnement dynamique, opportunités d'innovation et développement professionnel.
- Autres infos: Travaillez dans un cadre collaboratif avec des projets innovants en IA.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez le domaine de la santé avec vos compétences en data.
- Qualifications: Expérience en data engineering, SQL, Python et connaissance du secteur de la santé.
Le salaire estimé est compris entre 59400 - 72600 € par an.
Acteur majeur dans la construction de pipelines de données évolutifs pour traiter des données structurées et non structurées (données de santé de vie réelle). Développer, maintenir et améliorer les solutions et infrastructures datas nécessaires à la collecte, la centralisation, le stockage et l’accès aux données de santé collectées auprès des établissements de soins contributeurs et mises à disposition des équipes scientifiques.
Conception & architecture (amont projet)
- Piloter l’élaboration du plan de traitement et de l’architecture data en phase de conception
- Participer à la conception de plateformes pour le traitement de volumes importants, en garantissant leur sécurité
- Être force de proposition sur l’évolution de la data stack du Pôle GD (EDS fédérés, appariement SNDS)
Construction & exploitation des flux de données
- Concevoir et maintenir les flux d’intégration (collecte, ingestion, stockage) multi-établissements
- Mettre en place des pipelines sécurisés en amont des bases « gelées »
- Piloter le gel des bases à échéance des jalons projets (vérification, figeage, qualification)
- Améliorer et automatiser les flux d’intégration existants
Qualité & conformité
- Concevoir un process et un pipeline de contrôle qualité (confrontation auto/manuel)
- Garantir et documenter la conformité réglementaire (RGPD/CNIL) et rédiger la documentation associée (SMQ, ISO 9001)
- Participer aux projets d’innovation IA internes (LLM open weights, mise en production)
- Assister les prestataires externes sur les solutions NLP/NER (données non structurées)
Pilotage, reporting & montée en compétence
- Proposer des indicateurs de suivi de l’activité DI et construire un dashboard
- Assurer la montée en compétence de l’équipe Data Ingénieurs
- Reporting auprès du manager hiérarchique et des managers fonctionnels, en lien avec les pilotes de projets
- Participer aux réunions avec les équipes projets et le Pôle GD
Les connaissances et capacités recherchées sont notamment les suivantes:
- Langages: SQL, Python (packages appréciés: solar, pandas, exploitation confs YAML), apprécié: SAS, PHP
- Technos stockage / échange de données: BdD Relationnelle classique (apprécié: expérience sur Oracle), SFTP, apprécié: db analytique (ex: ClickHouse), NoSQL (ex: MongoDb pour documentaire), «Elasticsearch»
- Outils: VCS (ex: git), outils de gestion de database (ex: Oracle SQL dev, Datagrip, MySQL Workbench, etc), Suite Office (dans l’ordre d’importance: Excel, PP, Word), apprécié : expérience sur l’utilisation d’outils d’ETL, de transformation de données (ex : dbt) et de création de « semantic layer »
- Connaissances formats: JSON, CSV, YAML, XLSX (Excel), apprécié: SAS7BDAT (SAS), DICOM (fichier imagerie)
- Intégration continue: connaissances en CI/CD
- Transverses: Méthodologie Agile
- Interopérabilité données de santé: connaissance format OMOP, FHIR HL7, OSIRIS serait un plus
- Fonctionnelles: secteur de la santé, Entrepôts de Données de Santé, RGPD / CNIL, curiosité très prononcée pour la cancérologie
- Soft skills: Aisance dans la communication, Créativité et curiosité, Dynamisme et réactivité, Autonomie / Travail et esprit d’équipe (incluant le partage des connaissances), Force de proposition / Capacité à rechercher et trouver des solutions
4 à 5 ans d’expérience minimum en tant que Data Ingénieur, avec une première expérience réussie en tant que Data Ingénieur dans le secteur de la santé. Bonne compréhension du cycle de vie de la donnée, connaissances en architecture data (archi, data lineage, etc) et data modeling, de la data gouvernance et de la data privacy. Capacité à travailler de manière agile dans un environnement collaboratif. Diplôme d’ingénieur, d’informatique ou équivalent (Bac+4/5) Master Spécialisé dans la Data Science ou IA ou ingénierie de données Niveau d’expérience minimum : 4 à 5 ans Une première expérience réussie en tant que Data Ingénieur dans le secteur de la santé.
Unicancer recherche 1 Data Ingénieur Confirmé(e) employeur : UNICANCER
UNICANCER est un employeur de choix, offrant un environnement de travail stimulant à Rennes, où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. En rejoignant notre équipe de radiologues interventionnels, vous bénéficierez d'opportunités de formation continue et d'enseignement, favorisant ainsi votre développement professionnel. De plus, nous offrons une rémunération compétitive conforme à la convention collective des CLCC, ce qui fait de nous un lieu idéal pour construire une carrière significative dans le domaine de l'imagerie oncologique.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Unicancer recherche 1 Data Ingénieur Confirmé(e)
✨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 UNICANCER
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez UNICANCER. 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 Unicancer recherche 1 Data Ingénieur Confirmé(e)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez UNICANCER, 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 UNICANCER 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 UNICANCER. 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 UNICANCER
✨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 UNICANCER et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
