Le Pôle Data Science d’Ad Scientiam est constitué de 3 Data Scientists Seniors, 1 data Scientist Junior et 1 Lead Data Scientist. Le Data Engineering Tech Lead est un poste hybride, il est lead de la partie data ingénierie et contribue aux missions de Data Science en collaboration avec les autres data scientists pour le développement de biomarkers. 

Le Data Engineering Tech Lead est un expert hybride qui combine les compétences de Data Engineering et de Data Science. Il/elle est responsable de la conception, du développement et de la mise en place des infrastructures de données, et participe également à leur analyse et modélisation pour répondre au besoin métier.

Il/elle assure également un rôle de leadership technique pour garantir la qualité, la performance et la sécurité des solutions déployées.

1) Activités liées aux aspects Data Engineering Tech Lead

• Assurer la synchronisation et la mise à disposition des librairies de transformations des biomarqueurs et QCCs pour une intégration optimale dans la plateforme.

• Contribuer à la documentation et spécification technique des librairies de transformation des biomarqueurs (Data Science) en vue de leur utilisation au sein de la plateforme. 

• Faciliter l’accès aux données produit/plateforme au sein du département scientifique via la mise en place d’APIs (ou autres).

• Contribuer à la spécification et l’implémentation des tests de contrôle de la qualité de la donnée en accord avec les besoins métiers (data management, data science, produit).

• Assurer le design, le développement, l’optimisation et la maintenance des librairies internes data (packages Python) et assurer la mise en production des PoCs (Proof of Concepts).

• Assurer le déploiement et le monitoring continue des librairies internes data science.

• Garantir la cohérence architecturale et être à l’initiative des choix techniques dans le développement des modules (existants et futures) pour les assets data science (librairies et pipeline) tout en s’assurant qu’ils répondent aux exigences de sécurité, de qualité, de performance et d’architecture générale de la plateforme.

• Être garant de l’utilisation des packages et des bonnes pratiques de développement des membres de l’équipe data science pour garantir la qualité générale de la base de code (PR review) et participer à la formation continue à travers la présentation de concepts, pratiques et outils de programmation.

• Assurer la veille technologique constante (Python, nouvelles features, …) au sein du pôle data science sur les différents enjeux techniques et métiers, communiquer et proposer des axes d’amélioration; 

• Optimiser la communication et les synergies entre les équipes data engineering et backend et sensibiliser aux besoins data engineering dans les autres services (acculturation)

• Être le point de contact privilégié avec le SysAdmin pour toutes les demandes techniques (Azure, Azure DevOps) des équipes Data Science et Data Management.

• Participer à la structuration de l’infrastructure technique avec les équipes (data science, data management, backend, produit, etc.,) et savoir effectuer des analyses d’impact mutuel.

  2) Activités liées aux aspects Data scientist

• Assurer et supporter la mise en place de collectes de données (internes ou externes) afin de créer un jeu de données pour vérifier et garantir la performance des algorithmes dans un usage attendu.

• Participer à la conception, au développement, à l’évaluation et à la documentation des algorithmes (de transformation de la donnée, de traitement du signal, de machine learning, etc.) adaptés aux problématiques et contraintes posées par les équipes technique et médicale.

• Assurer la communication avec le produit pour que les données collectées correspondent aux besoins data sciences et permettent le bon fonctionnement des algorithmes.

• Expérience requise en milieu professionnel (CDI/CDD) 2 ans minimum. Titulaire d’un niveau équivalent à un bac + 5 ou plus (exemple: informatique)

• Excellente maîtrise de Python (dataclasses, typing, asyncio, threading, numpy, pandas).

• Forte capacité d’analyse & data driven

• Maîtrise des outils de développement (Git, Docker)

• Bon niveau d’anglais indispensable (oral et écrit).

• Bonus : Connaissance de Azure

• Entretien téléphonique avec la RRH;

• Un premier entretien en visioconférence avec la Lead data scientist et le Directeur scientifique;

• Un test technique;

• Un second entretien en présentiel et un live testing.