Description du poste
Au sein de l’équipe Analyse et Usage des Données, votre mission consiste à coordonner les besoins des différentes parties prenantes, à initier et piloter les produits data & IA en établissant des plans de cadrage précis.
Vous assurerez le suivi de l’avancement des produits en collaboration avec les diverses équipes du pôle, jusqu’à la mise à disposition des données aux porteurs des projets de recherche.
En tant que représentant des utilisateurs, vous communiquerez la vision produit de données et veillerez à la transparence ainsi qu’à la clarté des besoins tout au long du cycle de développement.
MISSIONS GÉNÉRALES
Vous aurez la charge de la qualification et de l’accompagnement de l’intégration des données de santé dans l’EDS, notamment des données d’oncologie. Ces données, à très forte valeur ajoutée, sont particulièrement attendues par la communauté médicale et constitueront le socle d’une offre de service data et d’intelligence artificielle à développer.
Dans ce cadre, vos missions seront les suivantes :
· Assurer la coordination entre les équipes métiers, projets, data et les utilisateurs de l’EDS
· Participer au cadrage et au pilotage des produits Data & IA selon les besoins métier
· Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs afin de définir les cas d’usage et les User Stories
· Contribuer à la planification et au suivi des roadmaps des produits Data & IA
· Maintenir et mettre à jour le Data Product Backlog en intégrant les évolutions et nouveaux besoins
· Rédiger et prioriser les User Stories en collaboration avec les équipes concernées
· Travailler avec les équipes techniques pour suivre les développements nécessaires
· Assurer le suivi de l’avancement des fonctionnalités et le reporting auprès de la direction
· Participer aux tests et à la validation des données et modèles IA avant leur mise en production
· Veiller à la qualité, à la traçabilité et à la conformité des données utilisées dans les produits Data & IA.
Le ou la Product Owner Data & IA dont la présente fiche de poste fait l’objet contribue au quotidien au programme PSCC AP-HP.
Diplôme : ingénieur ou Master 2 en sciences de l’informatique, sciences des données, bioinformatique ou statistiques
Niveau d’étude : Bac+5
Niveau d’expérience :3 à 5 ans d’expérience
Compétences :
• Maîtrise des outils de gestion de projet, coordination d’acteurs multiples
• Bonnes connaissances des langages d’analyse de données Python, R, SQL
• Bonnes Connaissances en apprentissage statistique, machine learning, deep learning et évaluation de modèles.
• Bonnes Connaissances des enjeux de déploiement, d’industrialisation et de suivi des modèles IA (pipelines de données, APIs, MLOps).
• Connaissances des outils de visualisation de données (Exemples : Grafana, Superset, Tableau, Power BI, …)
• Connaissances des frameworks de tests sur données (DBT, Great Expectations, Pandera, …)
• Connaissances en bases de données et des technologies du Big Data (NoSQL, SQL, Hadoop, S3, …)
• Compréhension des scripts d’automatisation et des pipelines de données
Prérequis :
• Expérience dans le domaine de la donnée, dans le domaine médical en lien avec l’oncologie.
• Maîtrise de l’anglais indispensable (écrit et oral)
Savoir-faire et savoir être :
• Rigueur et organisation
• Bonne capacité d’analyse et d’écoute
• Sens du relationnel, pédagogie et qualités de communicant
• Capacité d’adaptation
• Force de proposition
• Gestion du temps et des priorités
• Déontologie, Respect du secret professionnel
Profil recherché
Diplôme : ingénieur ou Master 2 en sciences de l’informatique, sciences des données, bioinformatique ou statistiques
Niveau d’étude : Bac+5
Niveau d’expérience :3 à 5 ans d’expérience
Compétences :
• Maîtrise des outils de gestion de projet, coordination d’acteurs multiples
• Bonnes connaissances des langages d’analyse de données Python, R, SQL
• Bonnes Connaissances en apprentissage statistique, machine learning, deep learning et évaluation de modèles.
• Bonnes Connaissances des enjeux de déploiement, d’industrialisation et de suivi des modèles IA (pipelines de données, APIs, MLOps).
• Connaissances des outils de visualisation de données (Exemples : Grafana, Superset, Tableau, Power BI, …)
• Connaissances des frameworks de tests sur données (DBT, Great Expectations, Pandera, …)
• Connaissances en bases de données et des technologies du Big Data (NoSQL, SQL, Hadoop, S3, …)
• Compréhension des scripts d’automatisation et des pipelines de données
Prérequis :
• Expérience dans le domaine de la donnée, dans le domaine médical en lien avec l’oncologie.
• Maîtrise de l’anglais indispensable (écrit et oral)
Savoir-faire et savoir être :
• Rigueur et organisation
• Bonne capacité d’analyse et d’écoute
• Sens du relationnel, pédagogie et qualités de communicant
• Capacité d’adaptation
• Force de proposition
• Gestion du temps et des priorités
• Déontologie, Respect du secret professionnel
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