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Ingénieur data & visualisation scientifique (h/f)

Saint-Denis
CDD
ANSM
Publiée le 23 juillet
Description de l'offre

Descriptif du poste

Finalité du poste :

Vous rejoindrez EPI-PHARE, un groupement d’intérêt scientifique spécialisé dans l’évaluation des médicaments et des produits de santé en vie réelle. EPI-PHARE s’appuie notamment sur le Système National des Données de Santé (SNDS), l’une des plus grandes bases médico-administratives au monde, couvrant plus de 66 millions de personnes et des milliards de ligne d’information chaque année depuis 2006.

Au sein d’une équipe pluridisciplinaire dynamique (statisticiens, épidémiologistes, médecins, pharmaciens, data managers), vous participerez à des projets à fort impact pour améliorer la connaissance et la surveillance en santé publique.

Vous aurez pour mission principale de développer, améliorer et maintenir des outils automatisés de génération de rapports scientifiques et de visualisation de données massives (« big data »), afin de les transformerrésultats clairs, accessibles et exploitables.

Vous contribuerez à la mise en place de supports de reporting standardisés et automatisés, à la réalisation d’analyses statistiques et à la diffusion des résultats auprès des collaborateurs d’EPI-PHARE et des partenaires scientifiques, pour appuyer la décision publique et renforcer la transparence.

Activités principales :

En collaboration étroite avec les statisticiens, data managers et professionnels de santé de l’équipe, vous aurez pour missions principales de :

1. Faire évoluer l’outil actuel développé en RMarkdown, basé sur des données extraites d'une base Oracle.
2. Développer de nouvelles fonctionnalités et modules de visualisation interactifs ou dynamiques (Shiny, dashboards, etc.).
3. Réaliser des analyses statistiques descriptives (tableaux, indicateurs synthétiques, comparaisons) pour appuyer et enrichir le reporting.
4. Concevoir et maintenir des pipelines de données à partir des données massives du SNDS pour alimenter les visualisations et le reporting standardisé à partir de requêtes SQL exécutées via SAS ou R, en collaboration avec les data managers.
5. Améliorer en continu les rapports : mise à jour des indicateurs, intégration de nouveaux indicateurs, évolution des présentations graphiques et tableaux interactifs en collaboration avec les épidémiologistes et médecins.
6. Produire des rapports automatisés à la demande, de façon fiable et reproductible dans des délais contraints.
7. Participer aux réunions et ateliers scientifiques pour recueillir les besoins, proposer des solutions et accompagner les utilisateurs.
8. Assurer la documentation technique et le partage des bonnes pratiques en interne et en externe, dans une logique de transparence et d’ouverture des données (Open Data)
9. Contribuer, en fonction du profil, au déploiement des outils sur un serveur interne (environnement Linux).

Profil recherché

Formation / Diplôme :

Titulaire d’une formation de niveau Bac+5 a minima en statistique/informatique/data science/biostatistique (ingénieur généraliste avec spécialisation, Doctorat …).

Expérience professionnelle :

10. 2 à 3 ans d’expérience dans un rôle technique similaire, impliquant le développement en R et la production d’outils de visualisation ou de reporting automatisé.
11. Une première expérience dans un environnement scientifique, médical ou pharmaceutique serait un atout.

Compétences clés recherchées :

12. Excellente maîtrise de R (RMarkdown, tidyverse, éventuellement Shiny), développement et maintenance de packages R
13. Solides compétences en data visualisation, en analyse statistique et en gestion de données massives (« big data »).
14. Connaissance des environnements de développement collaboratifs (Git, documentation) et sensibilité à l’open data (réutilisation, intégration et partage de données publiques dans une démarche transparente et reproductible).
15. Capacité à interagir avec des experts non informaticiens (épidémiologistes, médecins, pharmaciens).
16. Autonomie, rigueur et sens de l’organisation.
17. Connaissances appréciées : SAS, SQL, Python, environnement Linux, déploiement d’applications (Shiny Server ou équivalent),
18. Intérêt marqué pour les données de santé publique.

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