Lead Data Engineer Santé – Data Platform & RGPD

Les données de santé sont complexes, hétérogènes, confidentielles, réglementées — et chaque hôpital a ses propres systèmes. La nouvelle stack data de Sancare est en production : solide, mais perfectible. Vous êtes la personne qui en prend la mesure, identifie ce qui doit changer, et le change.SancareSancare met l’IA au service des données de santé hospitalières. Une quarantaine de collaborateurs, une soixantaine de clients hospitaliers, des locaux à Châtelet. Le produit intervient sur le codage PMSI (Programme de médicalisation des systèmes d’information) et la valorisation des séjours : un sujet technique, expert, à fort enjeu financier pour les établissements.MissionsConcevoir et faire évoluer l'architecture data (modèles, pipelines, dbt / dagster / ClickHouse / S3) en lien avec les équipes ML, Web et InfraIdentifier et traiter les problèmes de fond sur la nouvelle stack en production : performance, fiabilité, observabilitéStandardiser les pratiques data engineering de l'équipe : revue de code, tests, documentation, monitoringGarantir la conformité réglementaire des développements data (privacy by design, RGPD, HDS), en lien avec le DPOTraduire les besoins produit et métier en solutions techniques, en interface avec les équipes tech non-dataContribuer à la roadmap des modèles de données pour améliorer la qualité prédictive et ouvrir de nouveaux produitsRôle structurant sur la stratégie data de Sancare, avec une vraie latitude de décisionParis centre (Châtelet)Télétravail : 2 jours/semaine en moyenne, organisés librement (forfait annualisé) — 4 jours/semaine pour les trajets domicile-bureau supérieurs à 1h30Tickets restaurantMutuelle Alan BlueHello CSEIndispensable :Python avancé et SQL avancéConnaissance des formats et protocoles données de santé (HL7, FHIR, OMOP)Maîtrise de dbt, dagster, ClickHouse, PostgreSQLExpérience sur des architectures à médaillon et pipelines ETL/ELT complexesConnaissance des exigences RGPD et HDS appliquées à la dataEsprit d'équipe affirmé, sans ego techniqueRigueur documentaire et capacité à comprendre les enjeux métierApprécié :Connaissances dans les techniques de named entity recognition (NER), OCR classique ou via l'utilisation de visual language models (VLM)