Muso croit que personne ne devrait mourir en attendant des soins de santé. Nous construisons des systèmes de santé pour sauver des vies en atteignant les patients plus rapidement, quelques heures après qu’ils soient tombés malades. Pour ce faire, nous travaillons en partenariat avec des communautés confrontées à l’extrême pauvreté.
POSTE 1 : Coordonnateur(trice) de l’analyse des données de santé
Description
Département : Innovation et Formation
Sous la supervision de : Ingénieur de Données
Supervision : RAS
Localisation du poste : Mali
Aperçu
Dans le cadre du renforcement de ses capacités d’analyse de données au service de ses activités de santé communautaire, Muso recherche un(e) Coordonnateur(se) Health Analytics talentueux(se) pour modéliser et valoriser ses données de santé.
À partir d’une couche de données déjà préparée (couche silver, gérée par notre data Engineer), le/la titulaire a construit la couche gold et les indicateurs de santé qui orientent nos programmes et les rendent exploitables jusqu’aux tableaux de bord.
Ce poste, basé à Bamako, offre l’opportunité de construire les fondations de données qui orientent des soins qui sauvent des vies.
Responsabilités
Le/la Health Analytics Coordinator sera responsable entre autres :
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Modéliser la couche gold sous forme de data marts par protocole médical (vaccination, population, malnutrition, tuberculose, etc.).
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Implémenter les indicateurs de santé tels que définis par les équipes médicales, en séparant numérateur et dénominateur, en appliquant les règles métier, et en produisant des tables suffisamment désagrégées pour être recalculables aux différents niveaux de la hiérarchie organisationnelle.
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Livrer des tables directement exploitables par la couche de visualisation (par exemple sous Power BI, Klipfolio).
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Orchestrer les transformations via les scheduled queries de BigQuery, en matérialisant les étapes intermédiaires lorsque c’est pertinent, et en concevant des pipelines économes et maintenables.
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Construire des tableaux de bord clairs et fiables et veiller à la cohérence entre les indicateurs affichés et la couche gold qui les alimente.
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Écrire et exécuter des tests : aucune table ni aucun indicateur n’est livré tant que ses tests ne sont pas écrits et passés avec succès.
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Collaborer avec le reste de l’équipe données, la couche gold est un terrain commun, sur lequel chacun peut intervenir selon les projets (par exemple les indicateurs de vaccination) et le cas échéant, avec les équipes des Ministères de la Santé des pays où Muso intervient.
Compétences et expériences requises
Profil recherché :
Formation :
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Diplôme de niveau Master ou Licence/Bachelor en informatique, science des données, statistiques, mathématiques, génie logiciel, bio-informatique, santé publique, épidémiologie ou domaine connexe.
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Une expérience pratique équivalente et démontrable peut être considérée en lieu et place du diplôme.
Expérience, aptitudes et qualités :
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Capacité démontrée à mener des projets de modélisation et d’analyse de données, à travers une expérience professionnelle confirmée ou un portfolio technique solide (GitHub ou équivalent).
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Forte agilité intellectuelle, grande capacité d’apprentissage autonome et pragmatisme. Nous valorisons le potentiel, la rigueur et les réalisations concrètes au-delà du seul nombre d’années d’expérience. Les profils émergents à fort potentiel comme les experts confirmés sont les bienvenus.
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Volonté de s’approprier en profondeur le domaine médical, notamment les protocoles de santé et les applications de collecte de données, afin de comprendre de manière autonome les processus et les données qu’il/elle devra modéliser. Cette compréhension approfondie est essentielle à la construction correcte de la couche Gold.
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Capacité à travailler dans un cadre où la définition des indicateurs relève des équipes médicales. Le rôle consiste à traduire et implémenter fidèlement les indicateurs définis, tout en pouvant contribuer à leur lorsque cette contribution est sollicitée.
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Forte de la qualité des données, du test et de la fiabilité des résultats, avec une attention particulière portée à l’efficacité des traitements et des requêtes, et pas uniquement à leur exactitude.
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Esprit d’équipe, communication claire et respect strict des principes d’éthique, de transparence et de confidentialité dans la manipulation des données de santé.
Qualifications techniques requises :
Indispensable :
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Réelle aisance sur les « fonctions de fenêtre », les données imbriquées et répétées (enregistrements imbriqués et répétés, JSON), le partitionnement et le clustering des tables.
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Concevoir des requêtes et des pipelines économes en coût, matérialiser des étapes (requêtes planifiées), utiliser les vues matérialisées lorsque c’est pertinent, et éviter les chaînes de vues appelant d’autres vues qui mènent à des temps de calcul excessifs ou à des erreurs « hors ressources ».
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Modélisation dimensionnelle (faits/dimensions), conception de data marts, implémentation d’indicateurs numérateur / dénominateur re-calculables à plusieurs niveaux d’agrégation.
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Ecrire et exécuter des tests de qualité de données, et n’en livrer le résultat qu’une fois les tests passés.
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Maîtrise de Git et GitHub.
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Savoir utiliser un outil de visualisation (Data studio, Power BI, Klipfolio ou équivalent) pour construire des tableaux de bord clairs.
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Intérêt marqué pour la santé publique et les projets en contextes à ressources limitées.
Notre travail de transformation est essentiellement en SQL (requêtes planifiées sur BigQuery). Nous n’utilisons pas Spark, Databricks ou stacks similaires.
Atouts :
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Une expérience de l’analyse de données de santé est particulièrement recherchée.
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La connaissance de DHIS2 est un atout apprécié.
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Une expérience de dette est un plus (nous ne l’utilisons pas aujourd’hui, mais régulièrement l’adopter si nos besoins grandissent).
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Une très bonne maîtrise de l’anglais est fortement appréciée.
Compétences recherchées
Application
Pour postuler, merci de soumettre votre CV et votre lettre de motivation :https://career55.sapsf.eu/sfcareer/jobreqcareerpvt?jobId=739&company=muso&st=1FD1EBCD1EECA3757CA356F64ADF24AD26CFD94C
Date limite de candidature : au plus tard le vendredi 23 octobre 2026 à minuit.
NB : Les candidatures féminines sont vivement encouragées.
Description
Département : Innovation et Formation
Sous la supervision de : Ingénieur de Données
Supervision : RAS
Localisation du poste : Mali
Aperçu
Dans le cadre du renforcement de ses capacités en intelligence artificielle et en science des données au service de ses activités de santé, Muso recherche un(e) Health AI Engineer talentueux(se) pour concevoir, et mettre en production des solutions développées d’IA et de données à fort impact.
Le/la titulaire travaillera sur l’ensemble du cycle de vie des projets, de l’exploration des données jusqu’à la livraison d’outils fiables et utilisables sur le terrain ainsi que bien le développement d’applications incluant l’IA que la modélisation prédictive.
Ce poste, basé à Bamako, offre l’opportunité de construire des outils qui sauvent des vies, à l’intersection de la santé, des données et de l’intelligence artificielle.
Responsabilités
Le/la Health AI Manager sera responsable entre autres :
· Extraire, explorer et préparer les données issues du data warehouse (Google BigQuery) pour alimenter les cas d’usage analytiques et d’IA.
· Concevoir, entraîner et évaluer rigoureusement des modèles prédictifs, en prêtant une attention stricte aux données déséquilibrées, aux coûts des erreurs et à l’atténuation des biais.
· Concevoir et développer des outils et services intégrant l’IA (APIs de LLM, prompt engineering, SDKs et frameworks d’IA).
· Concevoir, industrialiser et maintenir des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) modulaires et réutilisables.
· Adapter et déployer des modèles légers fonctionnant en local / hors ligne, adaptés aux contextes d’intervention à connectivité limitée.
· Identifier et mitiger les risques liés aux technologies d’IA (hallucinations, confidentialité et sécurité des données de santé, usage responsable des APIs).
· Déployer les solutions en production, assurer leur monitoring, leur maintenance corrective/évolutive y la mise en place de stratégies de réentraînement.
· Rédiger des tests automatisés, les intégrer aux pipelines d’intégration continue (CI) et maintenir une documentation technique claire et rigoureuse au sein des dépôts Git.
· Collaborer activement avec des consultants ou partenaires externes et traiter de manière autonome les tickets et développements assignés.
· Vulgariser et restituer clairement les résultats, les métriques et l’impact technique auprès des équipes et parties prenantes non techniques.
Compétences et expériences requises
Profil recherché :
Formation :
· Diplôme de niveau Master ou Licence/Bachelor en génie logiciel, informatique, science des données, intelligence artificielle, bio-informatique, mathématiques, physique ou domaine connexe.
· Une expérience pratique équivalente et démontrable peut être considérée en lieu et place du diplôme.
Expérience, aptitudes et qualités :
· Capacité démontrée à concevoir et mener des projets d’intelligence artificielle, à travers une expérience professionnelle démontrée ou un portfolio technique solide (GitHub ou équivalent).
· Forte agilité intellectuelle, grande capacité d’apprentissage autonome, curiosité et pragmatisme.
· Volonté de s’approprier en profondeur le domaine médical et les enjeux de santé publique, afin de pouvoir analyser les protocoles avec rigueur et dialoguer efficacement avec les équipes soignantes.
· Rigueur méthodologique, souci de la qualité, de la robustesse et de la reproductibilité des solutions développées.
· Esprit d’équipe, communication claire et respect des principes d’éthique, de transparence et de confidentialité dans la manipulation des données de santé.
Qualifications techniques requises :
Indispensable:
· Solide maîtrise de l’implémentation d’architectures logicielles découplées, de l’application des normes de modélisation et de la mise en œuvre de stratégies de test robustes.
· Excellente maîtrise de Python.
· Intégration d’API LLM, maîtrise des SDKs et frameworks d’IA (Deep Learning & GenAI), conception de bases de connaissances et pipelines RAG.
· Classification, régression, séries temporelles et évaluation rigoureuse des modèles.
· Maîtrise des outils de génération de code et d’assistance au développement.
· Bonne maîtrise de SQL, idéalement avec Google BigQuery.
· Maîtrise de Git et GitHub.
· Capacité à mener un projet technique de la conception jusqu’à la mise en production.
Atouts :
· Très bonne maîtrise de l’anglais technique (documentation, outils et écosystème IA).
· Expérience dans l’exécution de modèles en local / hors ligne (offline), en particulier sur des appareils mobiles de moyenne ou basse gamme (compétence pouvant également s’acquérir sur le poste).
· Expérience des technologies vocales (ASR/TTS) appliquées à des langues locales africaines particulièrement appréciées.
· Connaissance de l’environnement BigQuery (BQML, BigQuery, Studio / notebooks) ou expérience solide équivalente sur un autre cloud majeur (AWS, Azure).
· Certification en IA / ML ou en IA générative délivrée par un fournisseur cloud majeur (Google Cloud, AWS, Azure).
· Notions de déploiement, de suivi et de réentraînement continu de modèles en production.
· Intérêt marqué pour la santé publique et les projets en contextes à ressources limitées.
· Volonté et capacité à s’approprier les enjeux, protocoles et processus de santé liés aux activités de Muso, afin de comprendre les besoins métier et de concevoir des solutions techniques pertinentes
Compétences recherchées
Application
Pour postuler, merci de soumettre votre CV et votre lettre de motivation :https://career55.sapsf.eu/sfcareer/jobreqcareerpvt?jobId=740&company=muso&st=39A2390E5E557BB047C6BD731383D38BDBD24F07
Date limite de candidature : au plus tard le vendredi 23 octobre 2026 à minuit.
NB : Les candidatures féminines sont vivement encouragées.
