The Clinton Health Access Initiative, Inc. (CHAI) recrute pour ce poste (21 Décembre 2022)

La Clinton Health Access Initiative, Inc. (CHAI) est une organisation mondiale de la santé engagée à sauver des vies et à réduire le fardeau de la maladie dans les pays à revenu faible et intermédiaire, tout en renforçant les capacités des gouvernements et du secteur privé de ces pays à créer et maintenir des systèmes de santé de haute qualité qui peuvent réussir sans notre aide. Pour plus d’informations, veuillez visiter : http://www.clintonhealthaccess.org.

CHAI est un employeur garantissant l’égalité des chances et s’engage à fournir un environnement d’équité et de respect mutuel où tous les candidats ont accès à des opportunités d’emploi égales. CHAI valorise la diversité et l’inclusion, et reconnaît que notre mission est mieux avancée par le leadership et les contributions de personnes ayant une expérience, des origines et une culture diverses.

CHAI a été créé en 2002 pour accroître l’accès aux soins et aux traitements pour les personnes vivant avec le VIH/SIDA et pour renforcer les systèmes de santé dans les pays pauvres en ressources. Au cours des dernières années, CHAI a élargi la portée de son travail pour inclure l’accès à un traitement de haute qualité contre le paludisme, de nouveaux vaccins et des traitements essentiels pour les maladies infantiles courantes telles que la diarrhée et la pneumonie. CHAI a également de plus en plus aidé les gouvernements à renforcer les capacités requises pour des programmes de soins de santé et de traitement de haute qualité. Actuellement, CHAI travaille en partenariat avec les gouvernements de plus de 25 pays, tandis que plus de 70 pays bénéficient directement des accords sur les médicaments et les tests diagnostiques à bas prix que CHAI a négociés.

CHAI travaille sur la santé maternelle et néonatale (MNH) au Nigéria depuis 2014. Le programme MNH de CHAI a mis en œuvre une approche globale et durable pour combler les lacunes critiques et créer des liens à travers l’ensemble du système de santé dans les trois États de Kaduna, Kano et Katsina, à partir de 2015. Le programme a fonctionné dans 30 LGA (10 par État), ciblant une population d’environ 10 millions et 500 000 femmes enceintes. Les résultats de ce travail à ce jour ont été significatifs. Après avoir analysé les données basées sur 185 509 enregistrements (vivants et mortinaissances) pour la mortalité, deux évaluations indépendantes ont conclu qu’à la fin de 2016 :

a) le programme de CHAI avait produit des réductions substantielles, significatives et durables de la mortalité maternelle (37 %), de la mortalité néonatale (43 %) et mortinaissances (15 %) ; 

b) ces déclins sont biologiquement plausibles, et c) les déclins sont comparables à ceux obtenus à l’échelle mondiale au cours des 15 à 20 années précédentes, mais ont été atteints en 12 à 18 mois.

 En février 2018, l’impact de l’approche innovante de CHAI au Nigeria a été reconnu par la Commission européenne et la Fondation Bill et Melinda Gates à travers l’attribution du Horizon Birthday Prize. L’un des trois lauréats, CHAI a reçu une récompense d’un million d’euros lors d’une cérémonie à Bruxelles. Par ailleurs, CHAI s’est associé à l’Agence norvégienne pour le développement et la coopération (NORAD) pour rédiger un article décrivant l’impact du programme au Nigéria dans le Maternal and Child Health Journal, publié en février 2018. Le travail de CHAI dans MNH s’est étendu à d’autres États et s’étendra pour couvrir les 10 États que la Fondation Bill et Melinda Gates a identifiés comme des États prioritaires pour ses investissements au Nigeria.

CHAI Nigeria cherche à embaucher un associé, science des données et analyse pour son programme MNH afin de diriger le suivi et l’évaluation de sa nouvelle subvention. Cette subvention de 3 ans renforcera la production communautaire de données sur la mortalité maternelle et néonatale en tirant parti des structures existantes et fournira des informations sur le fardeau des décès maternels et néonatals non déclarés. Les bénéficiaires directs de ce projet sont les femmes et les nouveau-nés mal desservis, en particulier dans les communautés rurales. La génération de données complètes sur la mortalité maternelle et néonatale dans le cadre de ce projet permettra aux dirigeants communautaires, aux responsables gouvernementaux des LGA et aux responsables gouvernementaux des États d’obtenir des informations et des connaissances adaptées pour réduire les mortalités maternelles et néonatales aux niveaux inférieurs. En outre,

En outre, le projet permettra aux femmes enceintes qui accouchent à domicile d’accéder aux services de planification familiale après la grossesse, y compris les soins post-avortement et la PF, qui ne sont généralement pas disponibles pour elles. Il renforcera également la notification et la visibilité des données de planification familiale post-grossesse afin d’améliorer la planification des programmes de PF. Dans l’ensemble, les services de PF fournis dans le cadre de ce projet permettront aux femmes de prendre des décisions éclairées concernant leur corps et la taille de leur famille, soutenant davantage la réalisation de l’égalité des sexes et la réduction de la mortalité maternelle et néonatale. Ceux-ci sont essentiels pour atteindre les objectifs de développement durable 3 et 5.

L’associé rejoindra l’équipe du portefeuille du programme de santé sexuelle, reproductive, maternelle et néonatale de CHAI Nigeria et dirigera les efforts du programme pour étendre et améliorer la génération de données sur la mortalité maternelle et néonatale et la PF après la grossesse au niveau communautaire. Nous recherchons des personnes très motivées avec des références exceptionnelles, une capacité d’analyse et des compétences en communication. Le candidat retenu doit être capable de fonctionner de manière indépendante et flexible ainsi que d’établir de solides relations avec les représentants du gouvernement et les partenaires. De plus, les candidats retenus adhèreront aux valeurs CHAI de : débrouillardise, esprit d’entreprise, flexibilité, indépendance, humilité et éthique de travail.

L’associé MNH sera basé à Abuja, au Nigeria, avec jusqu’à 50% de voyages intérieurs la première année et par la suite des voyages réduits au fil du temps.

• Travailler avec les équipes CHAI nationales et étatiques et les parties prenantes respectives des gouvernements des États pour effectuer un examen et mettre à jour le CBHMIS, y compris la conception, les processus et les outils de communication des données
• Construire et mettre en œuvre des algorithmes scientifiques de pointe pour soutenir la communication des données sur les résultats à l’aide des données CBHMIS
• Appliquer des solutions créatives pour fournir des informations basées sur les données sur les données CBHMIS et développer des outils de visualisation pour un examen de routine par les décideurs politiques et les décideurs critiques qui ont besoin d’utiliser les données
• Participer aux réunions nationales du GTT sur le suivi et l’évaluation et interagir étroitement avec le FMOH et d’autres partenaires travaillant sur la génération de

• Superviser l’élaboration et la mise en œuvre de plans de formation pour les chefs traditionnels et d’autres agents identifiés au niveau communautaire pour la collecte, la collation et la notification des données sur la mortalité maternelle et néonatale et la PPFP au niveau communautaire
• Aider les équipes d’État à mieux comprendre les processus et les résultats analytiques des données et à optimiser les conceptions de protocoles, y compris le développement de supports IEC et d’aides au travail.
• Concevoir des modèles au niveau de l’État pour agréger et conserver les données CBHMIS générées par l’État et développer un tableau de bord au niveau national pour informer le suivi en temps réel des données générées.
• Partager des résultats statistiques complexes de manière significative avec les parties prenantes à différents niveaux – agents de santé, responsables des LGA et de l’État, chefs traditionnels et communautaires, parties prenantes au niveau national et en interne à CHAI.
• Aider à évaluer les technologies pour le déploiement d’une plate-forme basée sur l’IA pour utiliser les données générées par le CBHMIS pour la modélisation prédictive, contribuer à la construction de la plate-forme d’IA et jouer un rôle majeur dans la construction de l’écosystème d’analyse de données

• Initier et diriger le développement d’articles et d’articles scientifiques à partir des résultats générés dans le programme, obtenir une approbation éthique si nécessaire
• Explorer et piloter en permanence de nouvelles opportunités de science des données pour combler les lacunes identifiées en matière de santé publique, démontrer la valeur potentielle et rédiger des notes conceptuelles et des propositions pour obtenir un financement
• Fournir un leadership technique au FMOH sur l’intégration des données CBHMIS dans le DHIS et soutenir le processus d’adoption et de déploiement
• Toute autre responsabilité assignée par le directeur de programme ou le directeur de pays

• 2-3 ans d’expérience pertinente
• Baccalauréat dans un domaine pertinent (science, ingénierie, technologie ou au sein de la biotechnologie); Une maîtrise en santé publique avec concentration en biostatistique, épidémiologie ou autre maîtrise avancée est préférable
• Solide compréhension et connaissance pratique de la science des données et de la santé numérique
• Solides compétences en résolution de problèmes, en pensée analytique et en communication, par exemple, expliquer des sujets techniques à des collègues non techniques, traduire les demandes de données gouvernementales en stratégie de science des données, présenter efficacement aux principaux décideurs

• Compétences en gestion des données, par exemple, nettoyage/organisation des données, préparation des données, collecte des données, intégration des données dans différentes sources de données, stockage des données, gestion des bases de données
• Une certaine expérience dans la gestion des mégadonnées et des méthodes statistiques multivariées telles que l’utilisation de techniques de modélisation statistique, y compris la régression linéaire et logistique, les analyses en composantes principales et le regroupement
• Maîtrise d’au moins un des langages de programmation : Python, R, C++ ou Java
• Expérience dans le développement et le déploiement de modèles descriptifs, prédictifs et prescriptifs
• Une expérience avec une variété d’algorithmes, y compris l’IA/ML et l’apprentissage en profondeur est requise
• Capacité à effectuer plusieurs tâches à la fois et à être efficace dans des situations à haute pression
• Capacité à travailler de manière autonome sur des projets complexes
• Capacité à voyager
• Une expérience en développement international ou en santé mondiale est un plus