Ingénieur Data H/F

Situé à Nancy, ville réputée pour sa célèbre place Stanislas classée monument préféré des français en 2021, l’Institut de Cancérologie de Lorraine (ICL) est un Etablissement de Santé Privé d’Intérêt Collectif (ESPIC), membre d’Unicancer. Il est le seul établissement hospitalier de Lorraine 100% cancérologie.

L’ICL, ce sont 850 salariés et plus de 150 métiers différents avec :

• les mêmes valeurs : engagement partagé, performance collective et équité
• les mêmes missions : prévention, soins, recherche et enseignement

Être Ingénieur(e) Data à l’ICL, c’est ?

L’Ingénieur Data conçoit, construit et maintient les architectures, modèles et flux de données nécessaires à la valorisation des données de l’ICL. Il structure les bases de données institutionnelles, pilote les référentiels et les outils de gestion de la donnée (ex : Master Data Management, cartographie des données), et développe le futur Entrepôt des Données de Santé (EDS). Il travaille en étroite collaboration avec les data analysts des différents secteurs d’activité (médical, financier, RH…), les data owners, les data stewards, les équipes applicatives et techniques. Il participe à la production de tableaux de bord de pilotage de l’établissement. Il garantit la qualité, la sécurité, l’intégrité et la disponibilité des données, et fournit aux métiers les outils et environnements nécessaires à la collecte, l’exploitation et la valorisation des analyses.

Vos missions au quotidien :

• Concevoir et structurer l’architecture data institutionnelle
• Développer les flux, intégrations et interopérabilités
• Industrialiser les usages analytiques et de datavisualisation
• Produire les tableaux de bord de pilotage d’activités en lien avec le Medical Data Analyst
• Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données
• Contribuer à la stratégie Data

Plus précisément :

Architecture data & structuration des données :

• Concevoir, documenter et maintenir l’architecture data du CLCC : modèles conceptuels/logiques/physiques, dictionnaires, nomenclatures
• Structurer les bases de données internes pour garantir cohérence, alignement métier, qualité et interopérabilité
• Concevoir et maintenir les référentiels institutionnels (patients, professionnels, actes, séjours, unités…)
• Piloter la démarche de Master Data Management (MDM) et assurer la gouvernance technique des référentiels

Construction et maintenance de l’Entrepôt de Données de Santé connecté (EDS) :

• Participer à la définition de la stratégie EDS avec la DSI et la Direction Médicale
• Construire l’EDS connecté (schémas, pipelines, modèles décisionnels, datamarts, supervision)
• Implémenter les standards d’interopérabilité de santé (FHIR, HL7…)
• Assurer la conformité avec les exigences réglementaires (CNIL, sécurité, minimisation, traçabilité, pseudonymisation…)
• Garantir la performance, l’intégrité et la disponibilité de l’EDS

Développement des flux et API :

• Concevoir et maintenir les flux ETL/ELT pour alimenter l’EDS, les référentiels, les dashboards et les applications internes
• Développer et documenter des API internes pour exposer les données aux applications métiers, outils de recherche, datamarts analytiques…
• Superviser les pipelines de données, les reprises, les historiques et la qualité des flux
• Assurer les échanges de données de santé par interfaçage et interopérabilité entre les applications internes et externes

Construction des outils analytiques industrialisés :

• Développer des outils permettant l’utilisation de tableaux de bord robustes et industrialisés pour les métiers (médical, qualité, finances, RH…), en lien avec les data analystes métier, les data owners et data stewards
• Mettre en place des environnements analytiques (Dataviz, cubes, univers, datamarts)
• Concevoir des modèles de données permettant aux data anlysts d’être autonomes
• Optimiser les performances et garantir la cohérence des jeux de données exposés
• Produire les indicateurs et tableaux de bords pour l’aide au pilotage de l’ICL, en lien avec le Medical Data Analyst

Collaboration et gouvernance de la donnée :

• Travailler quotidiennement avec les data analysts, data owners et data stewards pour : définir les règles de gestion, valider les dictionnaires de données, améliorer la qualité des données, standardiser les indicateurs institutionnels
• Participer aux comités Data / IA
• Accompagner les métiers pour structurer leurs besoins, cadrer les usages et favoriser une culture Data

Sécurité, conformité et qualité des données :

• Implémenter les principes de sécur