Datascientist Expert Méthode et Outils H/F - Service Public

Le département des méthodes et systèmes d'information (DMSI) est chargé de la conception et de la mise en oeuvre des SI de production statistique. A ce titre, il exerce des activités de maîtrise d'oeuvre informatique et d'assistance à maîtrise d'ouvrage. Il assure également la gestion du répertoire des établissements sanitaires et sociaux (FINESS) et celui des professionnels de la sphère sanitaire et sociale (ADELI).

Le DMSI est constitué des unités suivantes : Enquêtes en ligne (UEL), Génie Logiciel et Moyens de calcul (UGM), Support de proximité (USP)

C'est une entité distincte de la direction des systèmes d'information (DSI) du ministère. Effectif du bureau (répartition par catégorie) : 10 A, 2B, 2CLa Drees gère techniquement et/ou fonctionnellement un ensemble d'environnements de calcul s'appuyant sur des technologies variées (virtualisation, conteneurs, infrastructures on-premise, cloud, etc.), conçus pour héberger des données hautement sensibles dans des conditions de sécurisation avancées. Ces environnements sont utilisés pour produire des statistiques publiques et des études à fort enjeu, reposant sur des méthodologies de data analyse et de data science mobilisant des outils tels que SAS, R, Python, etc.

Dans ce cadre, le poste de Data Scientist rattaché au Département Méthodes et Systèmes d'Information (DMSI), a pour objectif de structurer, moderniser et faire évoluer l'écosystème d'outils et de pratiques en matière de science des données.

Le titulaire du poste élabore et porte la stratégie en matière d'outils de méthodes et d'environnements de data science. Il joue un rôle moteur dans l'acculturation de la direction à l'innovation technologique, en promouvant l'usage de solutions émergentes telles que l'intelligence artificielle ou le traitement des données massives. Il anime les communautés d'utilisateurs, favorise le partage de bonnes pratiques, et accompagne la montée en compétence des équipes, en articulation étroite avec les enjeux métiers et les priorités techniques.

À ce titre, il lui revient de :
- Définir et piloter l'évolution des méthodes, outils et environnements de data science, en cohérence avec les enjeux métiers
- Porter une dynamique d'innovation au sein de la direction, en intégrant progressivement les apports de l'intelligence artificielle (IA) et des traitements à grande échelle de données (Big Data)
- Développer des preuves de concept pour démontrer la valeur ajoutée d'approches issues de la data science face à des besoins métier concrets
- Structurer et animer un réseau de compétences autour des langages, pratiques et usages de la data science
- Piloter ou appuyer des projets à fort enjeu technique ou méthodologique, en lien avec les priorités métiers et stratégiques de la direction
- Assurer une veille sur les technologies émergentes et accompagner leur mise en oeuvre progressive au sein des équipes

Il agit en interface avec les directions métiers, les référents techniques, les prestataires et les partenaires institutionnels.

Partenaires institutionnels (8) : Direction du numérique du ministère (DNUM)

E : Savoir agir dans un contexte complexe, faire preuve de créativité, trouver de nouvelles
solutions, former d'autres agents, être référent dans le domaine.
M : Mettre en oeuvre la compétence de manière régulière, corriger et améliorer le processus,
conseiller les autres agents, optimiser le résultat.
A : Savoir effectuer, de manière occasionnelle ou régulière, correctement les activités, sous
le contrôle d'un autre agent, savoir repérer les dysfonctionnements.
N : Disposer de notions de base, de repères généraux sur l'activité ou le processus
(vocabulaire de base, principales tâches, connaissance du processus, global...)

Connaissances :

- Expertise en data science et développement de pipelines automatisés en Python ( E )
- Méthodes d'analyse statistique avancée, modélisation, machine learning et IA ( E )
- Expertise dans la conception de pipelines et de traitements adaptés aux grands volumes de données (big data) ( M )
- Outils de traitement, gestion et visualisation de données ( M )
- Principes de gestion de projet, conduite du changement et accompagnement métier ( E )
- Compétences système et réseau ( A )

Savoir-être : Indiquez au moyen de *** en fonction des attentes

- Esprit de rigueur et de synthèse ***
- Initiative, autonomie et réactivité ***
- Flexibilité et adaptabilité **
- Avoir des capacités de communication (partage d''informations) et un goût pour l'échange **
- Intérêt pour l'innovation et les environnements technique

:

- Développer dans les environnements et langages de la data science ( E )
- Expérimenter des approches innovantes (PoC, nouveaux outils) ( M )
- Résoudre des problématiques techniques ou métiers par des solutions analytiques adaptées ( M )
- Animer des communautés ou des ateliers autour des pratiques data ( M )
- Accompagner des projets en lien avec les outils ou méthodes de la data science ( M )
- Piloter un portefeuille projet ( M )