Ingénierie des données de surveillance et d'interopérabilité

1. Conception de middleware d'interopérabilité Concevoir et développer des spécifications techniques pour un middleware d'interopérabilité basé sur les directives SMART du client. Soutenir les experts en la matière pour définir et valider les mappages de dictionnaire de données. Concevoir la logique de mappage entre les systèmes de surveillance tels que DHIS2, SORMAS, Go.Data, OpenELIS, et d'autres systèmes d'information de santé. Identifier les lacunes d'interopérabilité et proposer des solutions techniques évolutives. Documenter les décisions d'architecture, les flux de travail d'interopérabilité et les compromis de conception. Développer des cadres de spécifications alignés sur les directives SMART du client, ICD-11, LOINC, SNOMED CT, et d'autres normes d'interopérabilité des soins de santé. Contribuer à la conception de cadres d'agents d'IA et de couches d'orchestration pour supporter l'intégration des données. 2. Modèle de données canonique et ingestion de données Concevoir et mettre en œuvre un modèle de données canonique servant de source de vérité centrale sur la base du Kit d'adaptation numérique du client. Configurer et optimiser les environnements de base de données relationnelles et graphiques/réseau. Développer des cadres d'ingestion évolutifs capables de fonctionner dans les environnements cloud et sur site. Mettre en œuvre des couches de mise en attente pour l'ingestion, la validation, la transformation, l'harmonisation et l'assurance de la qualité des données. Concevoir des mécanismes de synchronisation pour supporter les environnements à ressources limitées et la collecte de données hors ligne. 3. Pipelines de données automatisées Développer des pipelines ETL/ELT de production pour automatiser l'ingestion et le traitement des jeux de données de surveillance. Construire des flux de travail assistés par l'IA et des mécanismes à base d'agents pour extraire et intégrer des données à partir de systèmes tels que DHIS2, SORMAS, EWARS, et d'autres sources externes. Mettre en œuvre des processus automatisés pour la validation, le nettoyage, la déduplication, la normalisation et l'harmonisation des données. Assurer que les pipelines traitent efficacement les jeux de données hétérogènes tout en fournissant des données de haute qualité pour les équipes d'analyse et de modélisation. Optimiser les performances, l'évolutivité et la fiabilité des pipelines. 4. Infrastructure de rapport et services de données Développer des flux de travail automatisés pour les rapports de surveillance hebdomadaires et mensuels et les rapports de situation (SitReps). Construire des API et des services d'exportation de données pour supporter l'analyse et la modélisation en aval. Développer des jeux de données analytiques propres optimisés pour l'analyse des seuils et la modélisation collaborative. Soutenir le développement de tableaux de bord et les initiatives de visualisation de données. Assurer que l'infrastructure de rapport répond aux exigences de sécurité, de performances et d'interopérabilité. Diplôme de bachelor en informatique, ingénierie des données, ingénierie logicielle ou dans un domaine technique connexe est requis, Au moins 8 ans d'expérience pertinente dans l'architecture logicielle et l'ingénierie des données. Au moins 4 ans spécifiquement dans les systèmes d'information de santé publique. Connaissance experte de l'anglais parlé et écrit. Connaissance intermédiaire du français et de toute autre langue de l'ONU serait un atout, mais pas obligatoire. Expérience dans la gestion de plateformes de données basées sur le cloud et sur site Capacité prouvée à concevoir et mettre en œuvre des middleware d'interopérabilité et des connecteurs (par exemple, DHIS2, SORMAS, OpenMRS) Expérience dans l'harmonisation des données de surveillance pour l'analyse avancée et la modélisation épidémiologique Familiarité avec les directives SMART du client et les Kits d'adaptation numérique (DAK) Expérience démontrée dans la conception de modèles de données canoniques et d'architectures d'interopérabilité Expérience dans le soutien au déploiement et à la mise à l'échelle de solutions de santé numérique interopérables au niveau des pays Expérience dans la direction d'équipes d'ingénierie et la documentation des décisions d'architecture Fort bilan de collaboration avec des épidémiologistes, des agents de surveillance, des équipes de réponse d'urgence et des parties prenantes transversales pour traduire les besoins opérationnels en systèmes fiables et évolutifs Arηs Group, Part of Accenture, se spécialise dans la gestion de projets IT complexes du secteur public, notamment l'intégration de systèmes, l'informatique et l'analyse, la mise en œuvre de solutions et la gestion de programmes. Notre équipe aide les clients à travers la conception de systèmes numériques et d'information, en apportant une expertise dans divers domaines allant de la développement de logiciels, de la science des données et de la gestion de la sécurité à l'apprentissage automatique, au cloud et au développement mobile. Arηs Group a été acquis par Accenture en juillet 2024.