Description du poste

Le Centre d'accès pour la recherche (CAR) est le guichet qui coordonne l'accès sécurisé aux données de santé de la population québécoise pour les chercheur(-euse)s non lié(e)s au réseau de la santé et des services sociaux (RSSS), tel que prévu dans la Loi sur les renseignements de santé et les services sociaux (LRSSS). Le CAR opère sous la responsabilité conjointe du CHU de Québec - Université Laval et du CHUM, et sous l'égide de Santé Québec.
La personne titulaire de ce poste travaille de près avec l'équipe de CITADEL et assure la prise en charge scientifique et analytique des demandes d'accès aux données déposées au CAR. Elle agit comme référence experte en matière de données médico-administratives provinciales et met ses compétences méthodologiques au service des chercheur(-euse)s, de l'équipe opérationnelle et des partenaires du CAR. L'autonomie, la rigueur scientifique, la créativité, l'aptitude à vulgariser des concepts complexes et à offrir un service à la clientèle impeccable sont au cœur du rôle.

Responsabilités principales

La personne titulaire agit comme expert(e) scientifique en méthodes d'analyse quantitative au CAR. Elle assure la qualité, la reproductibilité et la conformité des livrables transmis aux client(e)s chercheur(-euse)s, avec toute la rigueur qu'exige le traitement de renseignements de santé.

Ses responsabilités seront les suivantes :

- Mettre sur pied les plans d'analyse répondant aux besoins des client(e)s chercheur(-euse)s
- Extraitre, jumeller et structurer les données requises pour les projets
- Réaliser les analyses prévues aux plans d'analyse et en interprète les résultats à l'intention des client(e)s chercheur(-euse)s
- Assurer le contrôle de la qualité des livrables et des analyses réalisées au CAR
- Agir comme expert(e)-conseil auprès des client(e)s chercheur(-euse)s et de ses collègues quant à la faisabilité des projets et à la disponibilité des données, et propose des avenues alternatives lorsqu'une demande ne peut être réalisée telle que déposée
- Contribuer à l'évolution de l'offre de service du CAR (e.g. développement de catalogues de données et de formulaires standardisés)



et à la migration progressive des travaux analytiques vers l'Environnement Informationnel de Santé Québec (EISQ)
- Développer et maintenir des scripts, gabarits et outils réutilisables, documentés et versionnés, dans une optique de reproductibilité et d'efficacité
- Exercer une veille sur les méthodes, algorithmes et outils émergents en méthodologie quantitative
- Assurer la vigie de la qualité des données exploitées
- Collaborer étroitement avec les équipes de CITADEL et de SCIENTA

Formation

- Diplôme universitaire de 2e cycle en statistique, biostatistique, épidémiologie, science des données ou autre discipline connexe
- Diplôme de 3e cycle - un atout
- Toute combinaison de scolarité et d'expérience jugée équivalente sera considérée

Expertise et connaissances

- Connaissance des sources et systèmes de données médico-administratives provinciales, par exemple, mais sans s'y limiter : MED-ÉCHO, BDCU, APR-DRG, SI-GMI, FIPA, FIP, GMF-GRL, MED, MOD, RVQ et RQC
- Aisance démontrée avec l'ensemble du continuum analytique : statistiques descriptives, modélisation statistique, méthodes d'apprentissage automatique et visualisation de données
- Maîtrise avancée d'au moins un langage d'analyse tel que R, Python ou SAS avec pratiques de documentation et de versionnage
- Maîtrise de SQL et bonne compréhension du fonctionnement des bases de données relationnelles - un atout
- Connaissance de l'écosystème Microsoft (Azure, Fabric, Power BI) ou un intérêt marqué à s'y familiariser
- Expérience en analyse de données populationnelles ou en recherche dans le domaine de la santé - un atout significant
- Connaissance des techniques de dépersonnalisation et d'anonymisation des renseignements personnels, ainsi que des méthodes d'évaluation du risque de réidentification - un atout




- Excellente maîtrise du français écrit, avec capacité à produire des livrables de haute qualité dans des délais serrés
- Bilinguisme (français/anglais) - un atout important pour interagir avec les client(e)s chercheur(-euse)s opérant à l'extérieur du Québec
- Maîtrise avancée de la suite Microsoft 365 (Word, Excel, PowerPoint, Teams, SharePoint)

Compétences clés

- Leadership scientifique et capacité à évoluer avec autonomie dans un environnement en évolution
- Excellentes habiletés de communication orale et écrite, ainsi qu'une aptitude à vulgariser des concepts mathématiques et statistiques auprès d'interlocuteur(-rice)s varié(e)s
- Rigueur scientifique et méthodologique, avec souci particulier pour la traçabilité et la reproductibilité des analyses
- Esprit de collaboration et aptitude à travailler avec une multitude de partenaires et de parties prenantes
- Curiosité intellectuelle et volonté d'apprendre de nouvelles méthodes et technologies
- Connaissance des meilleures pratiques en matière de gestion des renseignements personnels et de respect de la confidentialité
- Gestion efficace des priorités et du temps, avec une approche orientée vers les résultats et la capacité de gérer plusieurs dossiers simultanément
- Discrétion et jugement professionnel
- Sens du service à la clientèle et souci constant de la qualité des interactions

Ce que nous offrons

- Poste à temps complet, 35 heures par semaine, de jour du lundi au vendredi
- Flexibilité de l'horaire et télétravail possible
- Station métro Champ-de-Mars reliée au CHUM par un tunnel
- 4 semaines de vacances payées après 1 année de travail à temps complet
- 13 congés fériés
- 9.6 jours de maladie payés, monnayables en décembre de chaque année
- Fonds de pension à prestations déterminées
- Régime d'assurances collectives et programme d'aide aux employés

Pour poser votre candidature

Il est " essentiel " de joindre votre CV pour que votre candidature soit considérée.

Nous remercions toutes les personnes qui poseront leur candidature, mais ne communiquerons qu'avec celles retenues pour un test ou une entrevue.

📌 Scientifique de données - Centre d'accès pour la recherche (CAR) (Laval)
🏢 Nameless
📍 Laval