Description du poste
- Fonction : Data scientist
- Statut : Assistant hospitalo-universitaire
- Lieu d’exercice : Centre de données clinique (CDC) du CHU de Rennes
Description de la structure
Le CDC exploite les données massives en santé dans des domaines divers : Médecine 4P, Pharmaco et infectio-vigilance, épidémiologie et recherche clinique, décisionnel et stratégiques.
Le CDC de Rennes est adossé à l’équipe projet Données Massives en Santé (15 personnes) du Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image (LTSI – UMR Inserm 1099). Elle est composée
d’ingénieurs de recherche et développement logiciel, de data scientists et de professionnels de santé spécialisés en informatique médicale qui conçoivent et développent des méthodes et outils
d’intégration et d’exploitation des données massives en santé (Big Data).
Cette unité intervient sur divers projets de recherche et développement, autour de ces thématiques, aussi bien dans un cadre interrégional (BIGCLIN, RiCDC), national (INSHARE, PEPS) et international (IT-Foc) en synergie avec le CHU de Rennes.
Missions
Participer aux travaux d’exploitation des données massives au CHU de Rennes et à l’interrégion Grand Ouest
Participer aux projets scientifiques et travaux de recherche et développement sur les outils d’exploitation des données.
Participer aux missions d’enseignement en 1 er , 2 ème cycles et le master SDS (Science des données en santé)
Profil recherché
D.E.S. de Santé publique et/ou Master 2 en informatique médicale ou équivalent, présentant les compétences suivantes :
– Fort intérêt sur les data sciences appliquées au domaine de la santé
– Background en mathématique, statistiques, apprentissage automatique/profond.
– Méthodologie de la recherche clinique.
– Capacité à conduire des études expérimentales, écriture scientifique, ainsi qu’en présentation et communication.
– Expérience en programmation et gestion de bases de données (relationnelles et noSQL).
– Bonne connaissance de l’écosystème Big Data (Hadoop, Spark), traitements batch et/ou streaming. Expertise d’au moins un langage parmi python, java, scala, R.
– Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire.
– Qualités relationnelles
Modalités de candidatures :
Envoyer CV et lettre de motivation à marc.cuggia@univ-rennes1.fr
