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IQVIA associe l’analyse des données de santé, les technologies avancées et le conseil pour aider les organisations à relever des défis complexes dans les secteurs des sciences de la vie et de la santé. Sa plateforme Connected Intelligence réunit les données et l’intelligence artificielle afin de soutenir la recherche clinique, le développement technologique et l’avancement de nouvelles thérapies. Les équipes de l’entreprise travaillent dans l’analyse, le conseil et les technologies de santé, avec des opportunités liées à la recherche, à l’innovation numérique et aux efforts visant à améliorer les résultats pour les patients.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur(e) Data, COA Accelerator — IQVIA Espagne Télétravail

Créez des données de résultats cliniques prêtes pour l’IA pour l’activité d’intelligence de santé d’IQVIA. Développez des pipelines, des systèmes de recherche et des actifs de connaissance gouvernés au service de la stratégie COA.

ESEspagneGBRoyaume-UniGRGrèceHUHongriePLPolognePTPortugalÀ distanceTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur data
AWSAzureCloudElasticsearchETLGoogle Cloud PlatformPythonSQL

Description

  • Développer et maintenir l’infrastructure de données destinée à la stratégie COA d’IQVIA, basée sur l’IA, et au COA Accelerator.
  • Gérer l’ingestion, la transformation, la normalisation, l’enrichissement, l’indexation, le versionnage et la gouvernance des données publiques, propriétaires et clients.
  • Créer des pipelines pour des sources structurées et non structurées, notamment des documents, bases de données, API, registres d’essais cliniques, documents réglementaires, publications et référentiels internes.
  • Convertir les contenus sources en formats standardisés, interrogeables et prêts pour l’IA, destinés à la recherche de preuves, aux citations, aux recommandations et à la revue par des experts.
  • Développer des workflows de traitement documentaire couvrant l’analyse, l’OCR, l’extraction de texte, l’enrichissement des métadonnées, le découpage, la déduplication, le versionnage, l’indexation et l’assurance qualité.
  • Alimenter la couche de connaissances avec des métadonnées COA, des preuves psychométriques, des cartographies de domaines thérapeutiques, l’utilisation des endpoints, les précédents réglementaires et les preuves scientifiques.
  • Intégrer des preuves publiques issues des registres d’essais, des notices de la FDA, des EPAR de l’EMA, des dossiers d’évaluation des technologies de santé, de la littérature scientifique, des recommandations de la FDA et des documents de qualification.
  • Ingérer des connaissances propriétaires, des publications, des contenus de thought leadership et des contenus rédigés par des experts.
  • Préparer les jeux de données pour la génération augmentée par récupération grâce au découpage, aux embeddings, aux index, aux filtres de métadonnées et aux structures de référence des sources.
  • Collaborer avec les ingénieurs IA afin d’améliorer la précision, le rappel, la pertinence et l’exactitude des citations de la recherche.
  • Mettre en œuvre une recherche hybride combinant recherche sémantique et par mots-clés, requêtes structurées de bases de données et filtrage des métadonnées.
  • Préserver la traçabilité entre les résultats générés par l’IA et leurs documents sources.
  • Mettre en place des contrôles qualité et des pistes d’audit pour l’ingestion, la transformation, les mises à jour, les suppressions, les autorisations et l’utilisation en aval.
  • Coordonner avec les parties prenantes juridiques, sécurité, conformité, produit et métier les questions de licences, de confidentialité, de propriété intellectuelle, de contrats et de gouvernance.
  • Travailler en transversalité avec l’ingénierie IA, les équipes produit, la science COA et l’ingénierie logicielle.

Exigences

  • Diplôme en informatique, ingénierie des données, science des données, systèmes d’information, bio-informatique, biologie computationnelle, ingénierie ou discipline technique connexe.
  • Expérience dans la conception, le développement et la maintenance de pipelines pour des données structurées et non structurées.
  • Solide maîtrise de Python et SQL.
  • Expérience des API, bases de données relationnelles, magasins documentaires, index de recherche, plateformes de données cloud et workflows ETL ou ELT.
  • Expérience du travail sur de grands volumes de documents riches en texte.
  • Solides connaissances en nettoyage des données, normalisation, gestion des métadonnées, analyse documentaire, indexation, lignage, contrôle des versions et auditabilité.
  • Familiarité avec la modélisation des données pour des domaines complexes de connaissances scientifiques, cliniques, réglementaires ou de santé.
  • Capacité à traduire les besoins d’experts métier en structures de données concrètes, modèles de métadonnées, contenus prêts pour la recherche et pipelines maintenables.
  • Attention exceptionnelle aux détails et approche méthodique pour identifier les problèmes de qualité des données.
  • Capacité à travailler avec des ingénieurs IA, des responsables produit, des scientifiques COA, des ingénieurs logiciels, des parties prenantes de la sécurité, des équipes juridiques et commerciales.
  • Excellentes compétences en documentation technique.
  • Une expérience dans les sciences de la vie, la recherche clinique, la santé, les données réglementaires, l’édition scientifique, l’HEOR, les évaluations des résultats cliniques, les résultats rapportés par les patients ou la gestion des preuves médicales est fortement souhaitée.
  • Expérience des registres d’essais cliniques, notices réglementaires, rapports d’évaluation des technologies de santé, bases de données de littérature scientifique, référentiels de connaissances médicales ou sources de preuves comparables.
  • Expérience des bases de données vectorielles, embeddings, recherches sémantiques, Elasticsearch ou OpenSearch, Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant ou technologies similaires.
  • Expérience de l’utilisation de plateformes de données cloud telles qu’Azure, AWS ou GCP.
  • Une expérience de l’IA documentaire, de l’OCR, de l’analyse tenant compte de la mise en page, de l’extraction de tableaux, de l’enrichissement des métadonnées, de la conception de taxonomies ou des vocabulaires contrôlés est souhaitable.
  • Familiarité avec le développement d’ontologies, les terminologies biomédicales, les vocabulaires contrôlés, la classification des preuves et la représentation structurée des connaissances.
  • Compréhension du RGPD, de la confidentialité des données, des restrictions de propriété intellectuelle, des contenus sous licence, des données clients confidentielles, des contrôles d’accès et de la gestion sécurisée des données.
  • Capacité à travailler de manière autonome dans un environnement à distance ou hybride tout en collaborant avec des équipes internationales.
  • Expérience significative de l’utilisation d’outils d’IA dans un cadre professionnel et maîtrise de l’anglais.
  • benefits

Avantages

  • Une trajectoire professionnelle enrichissante et évolutive.
  • Formation et accompagnement continus.
  • Possibilités de développement et d’évolution professionnelles.
  • Une influence significative sur le développement et la livraison de solutions innovantes.
  • Un environnement de travail multiculturel, convivial et collaboratif.

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