Data Scientist: building and valorizing a large-scale cohort of diabetic patients F/H
Référence : APHP_2026-20001
- Fonction publique : Fonction publique Hospitalière
- Employeur : Siège de l'AP-HP
- Localisation : Paris (75), France
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- Nature du contrat Non renseigné
- Expérience souhaitée Non renseigné
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Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels Non renseignée Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Non renseigné
- Management Non renseigné
- Télétravail possible Non renseigné
Vos missions en quelques mots
Encadrement
- Judith Abécassis, Soda team, Inria Saclay (judith.abecassis@inria.fr)
- Candice Estellat, CEPHEPI, Pitié-Salpêtrière, APHP (candice.estellat@aphp.fr)
- Louis Potier, PUPH, Hôpital Bichat, AP-HP (louis.potier@aphp.fr)
En tant que data scientist sur ce projet, vous travaillerez en relation étroite avec les différents acteurs du projet afin de
- Cibler les bonnes données, au bon moment : sélectionner et préparer des sous-cohortes adaptées aux enjeux cliniques des projets
- Piloter des analyses data innovantes : dans une démarche d’inférence causale, allier biostatistiques, épidémiologie et, quand c’est pertinent, machine learning, avec l’appui des experts du consortium
- Faire parler les données cachées : poursuivre l’application de stratégies de traitement automatique des langues pour enrichir et fiabiliser l’information extraite des notes cliniques non structurées
- Partager les avancées : contribuer activement à la rédaction d’articles scientifiques afin de diffuser les résultats auprès de communautés variées
Pour maximiser la synergie des expertises du consortium, vous serez basé·e au centre de pharmaco-épidémiologie de la Pitié-Salpêtrière, tout en collaborant activement avec :
● l’équipe Soda à Inria Saclay,
● les data scientists de l’AP-HP sur le campus Picpus (12e).
Ces échanges réguliers en présentiel garantiront l’accès à toutes les compétences clés nécessaires pour mener à bien le projet.
Profil recherché
Le/la candidat-e idéal-e dispose
- d'un M2 en mathématiques, informatique, sciences des données, biostatistiques ou équivalent
- d'une première expérience en data science / machine learning
- de bonnes connaissances en Python, SQL, Spark, des bonnes pratiques de développement, et d'une appétence pour les approches élégantes
- d'une excellente capacité à communiquer, et faire le lien entre les différentes équipes
- d'une bonne organisation, pour mener en parallèle plusieurs projets à des rythmes variés
- un intérêt marqué pour la santé publique
Note importante : nous recrutons des personnes pas des postes
Si après la lecture de cette description de poste, vous pensez que vous n'avez pas tous les prérequis mais qu'elle correspond à là où vous voudriez être dans votre prochaine position, nous vous encourageons à postuler !
À propos de l'offre
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Assistante / Assistant socio-éducatif
