La Direction des Services Numériques (DSN) de l’AP-HP fournit les services numériques de l’institution aux utilisateurs, qu’ils soient patients ou professionnels. Avec plusieurs centaines de services numériques, comme le dossier patient informatisé, les systèmes de biologie et d’imagerie, l'espace patient, elle gère ses infrastructures et plus de 500 professionnels qui œuvrent au quotidien pour la transformation numérique de l’institution.

Le pôle Innovation & données de la DSN, composé d’environ 120 personnes, propose une offre de services structurée autour de l’innovation numérique, l’entrepôt de données de santé de l’AP-HP, la bio-informatique et des maladies rares.

Zoom sur les données et l’EDS !

Les données collectées via le dossier patient informatisé permettent de constituer des bases de données pseudonymisées de grande envergure, ouvrant des perspectives pour la recherche en santé, l’innovation et le pilotage hospitalier.

L’AP-HP a été parmis les pionniers en créant en 2017 le premier entrepôt de données de santé (EDS) hospitalier autorisé par la CNIL, aujourd’hui le plus grand en Europe.

Pour renforcer son rôle et accélérer la recherche en santé grâce à son EDS, l’AP-HP a lancé le programme ACCES AP-HP, s’inscrivant dans la Stratégie d’accélération « Santé Numérique » du plan France 2030. Lauréate de l’appel à projet « Accompagnement et soutien à la constitution d’entrepôts de données de santé hospitaliers », l’AP-HP forme son équipe ACCES AP-HP !

Nous recherchons un.e ingénieur de la donnée (Data Engineer) passionné.e, avec une spécialisation en MLOps, pour rejoindre notre équipe dédiée à la conception, l'intégration et au déploiement des données massives au sein de l'Environnement de Données de Santé de l'AP-HP. Vous jouerez un rôle crucial pour garantir que les données sont sécurisées et optimisées pour divers projets de recherche, pilotage stratégique et aide à la décision au siège de l'AP-HP.

En tant qu’expert.e en MLOps, vous assurerez la robustesse, la reproductibilité et l’évolutivité des modèles de machine learning, en étroite collaboration avec l’équipe Data Science.

Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des données, de leur ingestion à leur exploitation, tout en participant à l'industrialisation des processus sur notre infrastructure Kubernetes.

Votre quotidien sera rythmé par des missions variées, parmi lesquelles :

- Conception et développement de solutions de traitement de données : Concevoir et développer des pipelines complexes pour la collecte, la transformation, la standardisation, et le stockage des données, tout en tenant compte de leur typologie spécifique (imagerie, voix, signaux physiologiques, etc.).

- Intégration d'algorithmes ML/Deep Learning : Incorporer des algorithmes d’analyse avancés et des méthodes de Machine Learning/Deep Learning au sein des pipelines de données, en fonction des besoins des utilisateurs.

- Optimisation de la performance dans un contexte Big Data : Améliorer la performance des pipelines de traitement de données en pour gérer efficacement des volumes massifs de données.

- Sécurisation et conformité : Veiller à la sécurisation des outils et applications développés, en assurant la protection des données sensibles et le respect des réglementations en vigueur (pseudonymisation, RGPD, etc.).

- Maintenance opérationnelle : Assurer la disponibilité et la performance continue des outils développés, en mettant en place les outils nécessaires à leur maintenance en condition opérationnelle.

- Documentation technique et utilisateur : Rédiger et maintenir à jour la documentation technique ainsi que la documentation utilisateur pour garantir une compréhension et une utilisation optimale des solutions mises en place.

- Contribution à la communauté Open Source : Participer activement à l’animation de la communauté Open Source autour des projets développés (gestion des bugs, suggestions d’améliorations, pull requests, etc.).

- Conception d'outils d'annotation de données médicales : Collaborer à la création d'outils dédiés à l'annotation de données médicales pour soutenir l’entraînement de modèles ML/Deep Learning et favoriser l’émergence de l’intelligence artificielle au sein de l'AP-HP.

- Veille technologique et transfert de compétences : Assurer une veille technologique régulière pour rester à la pointe des innovations dans le domaine et diffuser ces connaissances au sein de l’équipe, renforçant ainsi notre expertise collective.

- Possibilité de télétravail

- Remboursement partiel des transports en commun (75%) ou forfait mobilité

- Cotisation salariale avantageuse dans le secteur public (à salaire brut égal, le salaire net est plus élevé dans le secteur public que dans le secteur privé).

- Accès au restaurant du personnel à tarifs avantageux 

- Un centre formation et de développement des compétences interne pour les formations management, les renforcement Métiers…

- 19 jours de RTT, en plus des 25 jours de congés

- Une offre de sorties culturelles, de voyages, de centres de vacances pour les titulaires et CDD sur poste permanent (AGOSPAP), des réductions et des bons plans (HOPTISOINS)

- Pour les enfants, crèches internes, voyages culturels, séjours linguistiques et possibilité de bénéficier du supplément familial de traitement.