Contexte
La mission se déroule dans le secteur de la santé, un domaine où les données jouent un rôle crucial dans l'amélioration des soins aux patients et l'efficacité des opérations. Notre client, un acteur majeur dans ce secteur, cherche à optimiser ses systèmes de gestion de données pour mieux répondre aux besoins des professionnels de santé et des patients. Le projet implique la mise en place d'une infrastructure de données robuste et sécurisée pour assurer la collecte, le traitement et l'analyse des données médicales tout en respectant les réglementations en vigueur.
Responsabilités
Participer à la conception, à l'implémentation et à la maintenance de pipelines de données robustes.
Assurer l'intégration des données provenant de différentes sources pour créer un écosystème de données cohérent.
Collaborer avec les équipes de data science pour comprendre les besoins spécifiques en termes de données.
Mettre en œuvre des solutions de stockage et de gestion des données en utilisant des technologies adaptées aux besoins de l'entreprise.
Veiller à la qualité, à l'intégrité et à la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie.
Développer et optimiser des processus d'automatisation pour améliorer l'efficacité des flux de données.
Contribuer à la documentation des architectures et des solutions mises en place pour garantir la pérennité des systèmes de données.
Profil recherché
Expérience confirmée en tant que Data Engineer avec une solide compréhension des architectures de données.
Maîtrise des outils et technologies de gestion de données tels que SQL, Spark, Hadoop ou Kafka.
Compétences en programmation, notamment en Python ou Java, pour le développement de solutions de gestion de données.
Expérience avec des plateformes cloud comme AWS, Azure ou GCP pour le déploiement de solutions de données.
Connaissance des meilleures pratiques en matière de sécurité et de protection des données dans le secteur de la santé.
Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement avec des parties prenantes techniques et non techniques.
Esprit analytique et capacité à résoudre des problèmes complexes liés aux données.