Cegedim - Data analyst (H/F)

Cegedim · HealthTech · e-Santé · 92 - Boulogne-Billancourt

92 - Boulogne-BillancourtInfra & Data25 août 2026Lu sur France Travail
CDISur siteSenior

Fraîcheur de l'offre

En ligneVérifiée chez l'éditeur il y a 58 min

Toujours listée chez l'éditeur, publiée il y a moins d'un mois.

  • En ligne depuis 20 j
  • Cegedim retire ses offres au bout de 44 j en médiane (7 offres closes observées)

Relevé toutes les six heures sur le site de l'éditeur. L'âge compte depuis la date de publication d'origine, même après une republication.

Ce que dit l'annonce

Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes, architecturer des entrepôts de données (SQL Server, ClickHouse) et orchestrer les flux avec Apache Airflow.

  • 5+ ans d'expérience
  • Hybride
  • Contributeur individuel

Lu dans le texte de l'annonce par un modèle de langage le 14 septembre 2026 — indicatif, vérifiez sur l'annonce d'origine.

Description

Fondée en 1969, Cegedim est une entreprise innovante de technologies et de services spécialisée dans la gestion des flux numériques de l'écosystème santé et BtoB, ainsi que dans la conception de logiciels métier destinés aux professionnels de santé et de l'assurance. Cegedim compte plus de 6 700 collaborateurs dans plus de 10 pays et a réalisé un chiffre d'affaires de 654 millions d'euros en 2024.
GERS Data est la référence française des données pharmaceutiques, filiale du Groupe Cegedim. Nos plateformes alimentent les outils de pilotage commercial, les études épidémiologiques et les entrepôts de données de santé utilisés par les plus grands laboratoires français et européens.
Vous rejoindrez une équipe d'ingénierie Data en pleine transformation, au cœur du passage vers des architectures modernes : Data Platform cloud-native, pipelines scalables.
Missions
En tant que Data Engineer Senior, vous êtes un pilier technique de la Data Platform de GERS Data. Vos responsabilités couvrent l'ensemble du cycle de vie de la donnée :

Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables (ETL/ELT) depuis les sources LGO officinales jusqu'aux datamarts métier
Architecturer et optimiser les entrepôts de données (SQL Server, ClickHouse) : modélisation, partitionnement, indexation, performance des requêtes
Orchestrer les flux de traitement avec Apache Airflow : définition des DAGs, gestion des dépendances, monitoring et alerting
Contribuer à la qualité des données : implémenter des systèmes de détection d'anomalies, de scoring de fiabilité et de réconciliation sur les flux journaliers
Participer à la stratégie de migration et d'évolution de la plateforme data (Elasticsearch → ClickHouse, SQL Server, cloud)
Collaborer étroitement avec les Product Managers et les équipes d'analyse pour traduire les besoins métier en solutions techniques
Contribuer à la culture d'ingénierie : revues de code, documentation, pair programming, mentorat des profils juniors

Environnement technique - Bases de données : SQL Server, ClickHouse, Elasticsearch

Orchestration : Apache Airflow
Langages : Python, SQL, TypeScript/Node.js
Infra : Docker, Kubernetes, CI/CD GitLab
Outils : Git, Jira, Confluence

Ce que nous offrons

Un rôle clé dans la modernisation d'une Data Platform traitant des milliards de lignes de données pharmaceutiques
Un environnement technique exigeant et stimulant, avec une vraie autonomie
Une équipe R&D structurée (Développement, Data Engineering, Product, UX/UI)
La sécurité d'un grand groupe (Cegedim) avec l'agilité d'une équipe produit
Télétravail partiel, équipement de qualité, mutuelle, tickets restaurant, primes (intéressement, vacances).

Vous êtes un ingénieur Data expérimenté, à l'aise aussi bien sur les aspects bas niveau (SQL, optimisation) que sur l'architecture globale des systèmes de données.

De formation Bac +5 en Ecole d'ingénieur ou Master Big Data ou équivalent
Une expérience de 5 ans minimum sur des missions de Data Engineering (sans compter des stages ou alternances)

Compétences techniques

SQL avancé : optimisation de requêtes complexes, procédures stockées, tuning sur SQL Server et/ou ClickHouse
Python maîtrisé : développement de pipelines, scripting, manipulation de données (pandas, polars, sqlalchemy)
Orchestration : Apache Airflow (DAGs, XComs, pools, connexions)
Modélisation : expertise DWH et datamart (schémas étoile/flocon, conception de datamarts métier, gestion de l'historisation)
Conteneurisation et CI/CD : Docker, Git, pipelines de déploiement
Notions Kubernetes appréciées (déploiement, sizing, monitoring)

Soft skills

Rigueur et sens de la qualité de la donnée
Autonomie et capacité à prendre des décisions techniques
Curiosité et capacité d'adaptation dans un environnement en évolution rapide
Bon communicant, capable d'échanger avec des profils non techniques.

Stack repérée

En bref

Publiée le 25 août 2026 · vue pour la première fois le 7 septembre 2026

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