Data Ingénieur

Le Centre Hospitalier Régional Universitaire (CHRU) de Tours est un établissement de santé exceptionnel niché au cœur de la ville de Tours. Notre établissement est composé de 5 sites dont un hôpital pédiatrique dédié. En tant que premier employeur de la région Centre-Val de Loire, nous sommes fiers de réunir une équipe de plus de professionnels dévoués, œuvrant chaque jour pour les soins, l'enseignement et la recherche.

Avec plus de 150 métiers différents et plus de 1 000 recrutements annuels, le CHRU de Tours offre une multitude d'opportunités de carrière. Ainsi, nous sommes un véritable tremplin vers un avenir prometteur, offrant des possibilités d'insertion professionnelle dans un environnement dynamique et stimulant.

Pour en savoir plus, n'hésitez pas à consulter notre site : et à nous suivre sur les réseaux sociaux.

Description de la mission :

Le Centre de Données Cliniques (CDC)/la Direction systèmes d'information (DSI) du CHRU de Tours est composé(e) d'ingénieurs informaticiens, d'experts en mégadonnées et de professionnels de santé spécialisés en informatique médicale. Il/elle a pour objectif de contribuer à l'amélioration des soins par l'analyse et la réutilisation des données médicales et leur mise à disposition des chercheurs cliniciens dans un cadre sécurisé et dans le respect des règles d'accès aux données. Il/elle intervient sur divers projets de recherche dans un cadre régional/interrégional, national et international et utilise une solution innovante eHop (entrepôt de données de l'hôpital) qui est déployée par un industriel dans les établissements du projet ODH2.0 ainsi qu'à l'Institut de Cancérologie de l'Ouest (ICO); cette solution est également déployée et en cours de déploiement dans d'autres établissements sur le territoire national.

Projet Genially : Le choix de la proportionnalité des soins des personnes âgées est un sujet de société qui nous concerne toutes et tous. En particulier, l'admission en réanimation des patients âgés constitue une décision clinique et éthique particulièrement complexe. Le projet Genially rassemble un consortium d'experts pluridisciplinaires pour permettre des réflexions à la fois scientifiques et éthiques. Le premier volet de Genially utilise les bases de données massives issues de SNDS et des EDS pour établir des outils de prédiction de survie des personnes âgées et fournir une aide à la décision d'admission en réanimation. Le deuxième volet de Genially a pour objectif à simuler des parcours de soins en utilisant une méthodologie d'inférence causale de rupture basée sur l'intelligence artificielle.

Missions principales :

• Collecte et gestion des données : extraction, nettoyage, intégration, harmonisation et gestion des bases de données
• Traiter et analyser des données avec les équipes médicales en réponse objectifs du projet
• Participer à la conception méthodologique et l'évolution du projet
• Développer au sein de l'équipe l'axe apprentissage automatique qui puisse répondre aux cas d'usages
• Développer, implémenter et évaluer des méthodes d'apprentissage automatique pour tirer parti des larges volumes de données cliniques
• Analyse des données : statistiques descriptives et exploration des données
• Modèles de prédiction et validations d'outil d'aide à la décision en lien avec les équipes de méthodologistes du consortium

Nous vous invitons à télécharger la fiche de poste afin de préparer au mieux votre entretien.

Nous sommes impatients de vous accueillir au sein de notre établissement dédié à la santé et au bien-être.

Rejoignez-nous dans notre engagement envers l'excellence des soins

Profil recherché :

Diplôme ou formation requis :

Bac +5 ou équivalents Ingénieur/universitaire ou Doctorat spécialisé en mathématique, statistiques, apprentissage automatique/profond

Savoir-faire :

• Maîtrise de la gestion de projets complexes
• Bonne connaissance de l'écosystème santé/numérique
• Expertise d'au moins un langage parmi python et R.
• Expérience en programmation et gestion de bases de données (relationnelles et noSQL)
• Maitrise de l'écosystème Big Data (Hadoop, Spark), traitements batch et/ou streaming, calcul GPU, framework Deep Learning (Tensorflow, Keras, PyTorch).
• Connaissance en gestion de projet de type AGILE
• Une connaissance des entrepôts de données bio-médicales serait souhaitée
• Anglais scientifique écrit et parlé

Horaires : Horaires normaux

Période de la journée : Jour

Contrat à durée déterminée