Analyste en solutions technologiques émergentes

Temps plein

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Détails de l’emploi

Voici un bref aperçu des tâches et des responsabilités qui vous incomberont :

Traduire les besoins cliniques, organisationnels et technologiques en exigences fonctionnelles et techniques ;
Évaluer la valeur, les risques et la pertinence des solutions d’intelligence artificielle, puis assurer leur classification et leur répertoriage ;
Standardiser et maintenir les processus associés aux solutions technologiques et analytiques ;
Accompagner les promoteurs dans leurs initiatives et produire les rapports nécessaires au suivi des travaux ;
Proposer des solutions technologiques et analytiques adaptées aux besoins d’affaires ;
Définir les indicateurs de performance pertinents en fonction des objectifs et des besoins exprimés ;
Concevoir des modèles sémantiques de données orientés vers les besoins métiers ;
Effectuer une veille continue sur les technologies émergentes et diffuser les résultats des analyses réalisées ;
Contribuer aux pratiques de gouvernance informationnelle et à leur évolution ;
Valider la qualité, la cohérence et la fiabilité des indicateurs ;
Collaborer avec les équipes techniques à l’intégration et à l’exploitation des données ;
Assurer une veille stratégique sur l’évolution des technologies appliquées au secteur de la santé.

Le Profil Recherché Est Le Suivant

Détenir un baccalauréat en technologies de l’information, en intelligence artificielle, en informatique clinique ou dans un domaine universitaire pertinent ;
Cumuler un minimum de huit (8) ans d’expérience en technologies de l’information, dont au moins cinq (5) ans en analyse de solutions technologiques ou en analytique d’affaires et deux ans en modélisation de données et en analytique avancée ;
Posséder une expérience avec les technologies émergentes et comprendre les concepts liés à l’intelligence artificielle, à l’apprentissage automatique et à l’analytique ;
Maîtriser l’analyse des besoins d’affaires et leur traduction en exigences techniques ainsi que la définition et la validation des indicateurs de performance ;
Appliquer les principes de modélisation sémantique et conceptuelle des données et utiliser les outils de modélisation associés ;
Concevoir des tableaux de bord et des visualisations de données à l’aide de Power BI et Tableau ;
Utiliser le langage SQL à un niveau avancé et exploiter des bases de données relationnelles ;
Comprendre les architectures de données, notamment les entrepôts et les lacs de données ;
Connaître les environnements infonuagiques Microsoft Azure, Amazon Web Services et Google Cloud Platform.

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