Le(la) data-engineer a pour mission de mettre en place la collecte et la mise à disposition des données au sein du groupement. Il est également en charge d’industrialiser et de mettre en production des traitements sur les données notamment dans un but de data-visualisation et d’aide au pilotage en lien avec les membres du pôle Traitement de l’information (data-analyst, data-scientist, médecin) et des équipes métiers.
Tâches principales
Exploitation, amélioration et suivi du Data Warehouse :
* Recensement, exploration et identification de sources de données au vu des besoins métiers ;
* Développement de solutions techniques de collecte et de stockage de la donnée (ETL, API, …) ;
* Développement, construction et maintien des infrastructures de données d’un point de vue système et sécurité ;
* Mise en place et maintenance des automatisations des traitements ;
* Réalisation de tests unitaires et d’intégration ;
* Lien avec le pôle Socle & Référentiels d’Inéa et, en cas de besoin, les prestataires (hébergeur, ETL, …).
Conception et suivi d’outils de Data-visualisation :
* Recueil des besoins métier, participation au cadrage et aux cahiers des charges des outils ;
* Réalisation de la conception fonctionnelle et technique des solutions ;
* Veille et participation à l'organisation de la maintenance et du support utilisateurs ;
* Vérification du respect des règles de fonctionnement et d'utilisation des outils ;
* Amélioration perpétuelle des solutions sur leur durée de vie.
Développement et maintien en conditions opérationnelles (MCO) des outils de dataviz de l’Observatoire régional des urgences (ORU), notamment :
* Développement des évolutions et MCO du portail ORU en temps réel ;
* Intégration de nouveaux indicateurs et des nouvelles sources de données au portail ORU ;
* Développement et MCO d’un outil de déclaration et de monitoring des tensions hospitalières ;
* Développement d’outils connexes selon les besoins métiers et des tutelles.
Contributions transversales spécifiques visant à améliorer le fonctionnement du GIP
* Participer à la promotion de l'ensemble de l'offre de solutions et de services du GIP ;
* Participer à l’élaboration de référentiels, normes et guides de bonnes pratiques sur des thématiques pertinentes pour l’ensemble du GIP : urbanisation fonctionnelle, architecture technique, (…) ;
* Contribuer à la production de documents méthodologiques dans un objectif de knowledge management.
Catégorie A
* École d'ingénieurs généraliste ou spécialisée ou 3ᵉ cycle universitaire (Master) orienté data-analyse, data-science, data-engineering, statistique ou domaine relié ;
* Expérience significative (au moins 3 ans) dans l’analyse de données et le développement data, idéalement dans le secteur de la santé ou dans des environnements avec des données complexes ;
* Expertise du logiciel statistique R/RStudio dont R Markdown et RShiny ;
* Maitrise des outils PostgreSQL, GitLab, Dockers ;
* Connaissance des environnements ShinyProxy et Talend.
Référentiels de compétences associées
* CIGREF – Data Analyst limité aux missions décrites ci-dessus
* CIGREF – Data Engineer limité aux missions décrites ci-dessus
* ANAP - Référentiel de compétences SI en structure sanitaire et médico sociale - Janvier 2020 – Analyste des données / scientifique des données limitées aux missions décrites ci-dessus.
Qualités requises
* Autonomie, anticipation et sens de l’initiative dans son domaine de compétence ;
* Bonnes qualités relationnelles ;
* Sens de la confidentialité, intégrité et éthique ;
* Réactivité et capacité d’adaptation et d’évolution ;
* Sens de l’organisation et rigueur ;
* Bonne communication orale ;
* Qualités rédactionnelles ;
* Esprit de synthèse.
Le Groupement d’Intérêt Public INEA Sant& Numérique Hauts-de-France (esante-hdf.fr) est le groupement régional d’appui au développement de l’e-santé (GRADeS), opérateur unique de la e-santé dans la région.
Créé en 2018, INEA S&N HdF conduit les projets de la stratégie régionale de e-santé confiés par l’ARS.
L’action d’INEA S&N HdF s’inscrit dans une politique d’intérêt général au service de la modernisation du système de santé grâce à la transformation numérique dans les champs de la prévention, du sanitaire, du médico-social voire du social.
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