Program Associate, Data Scientist

🧭 Mission principale
🟢➡️ Appuyer les projets data-driven de CHAI Cameroun, notamment le Women’s Health Equity Index (WHEI)
🟢➡️ Combiner data science appliquée et mise en œuvre santé publique
🟢➡️ Soutenir l’analyse, la visualisation et l’utilisation stratégique des données pour orienter les politiques de santé
🟢➡️ Collaborer étroitement avec le Ministère de la Santé Publique et les partenaires techniques

🛠️ Responsabilités principales

🔹 Gestion des données & implémentation technique
🟢➡️ Cartographier, nettoyer et harmoniser les données santé (DHS, DHIS2, LMIS, recensements, enquêtes, données labo, GBV, etc.)
🟢➡️ Concevoir et implémenter le Women’s Health Equity Index (WHEI) via PCA et modèles de régression
🟢➡️ Développer des outils standardisés de collecte de données
🟢➡️ Réaliser des modélisations scénarios (ML : arbres de décision, Monte Carlo…)
🟢➡️ Construire des modèles prédictifs pour anticiper ruptures de stock et péremptions
🟢➡️ Optimiser les paramètres de livraison du dernier kilomètre
🟢➡️ Concevoir des outils de collecte pour maladies infectieuses

🔹 Diagnostics & Health Systems Analytics
🟢➡️ Développer le scorecard national SRH/MNCH Diagnostics Readiness
🟢➡️ Analyser disponibilité, fonctionnalité, ruptures et couverture des diagnostics prioritaires
🟢➡️ Étudier les liens entre readiness, services et résultats santé (ANC, triple testing, planning familial)
🟢➡️ Aligner les outputs avec les systèmes nationaux de surveillance du paludisme

🔹 Visualisation & dashboarding
🟢➡️ Produire analyses géospatiales et dashboards interactifs (QGIS, Excel, Power BI, Tableau)
🟢➡️ Développer des rapports automatisés et outils IA (scorecards, bulletins, narratifs)
🟢➡️ Appuyer le micro-ciblage des interventions (CPN saisonnière, distribution moustiquaires, etc.)

🔹 Documentation & engagement parties prenantes
🟢➡️ Appuyer les réunions techniques avec gouvernement et partenaires
🟢➡️ Documenter pipelines data, méthodologies et leçons apprises
🟢➡️ Produire notes techniques, présentations et supports de plaidoyer

🎯 Profil recherché

🎓 Formation
🟢➡️ Licence en Statistiques, Data Science, Mathématiques, Modélisation, Informatique ou domaine connexe

💼 Expérience
🟢➡️ 1 à 3 ans en analyse / modélisation de données (santé publique souhaitée)
🟢➡️ Expérience avec DHIS2, LMIS ou grandes enquêtes (DHS) est un atout

🧠 Compétences techniques
🟢➡️ Maîtrise d’au moins un outil : R, Python, SPSS ou Stata
🟢➡️ Bonne pratique d’Excel, Power BI, Tableau et QGIS
🟢➡️ Solides bases statistiques et intérêt pour les modèles orientés équité
🟢➡️ Capacité à produire rapports, dashboards et policy briefs

🌍 Langues
🟢➡️ Anglais courant
🟢➡️ Français professionnel (bilinguisme = atout)

🤝 Qualités personnelles
🟢➡️ Esprit analytique fort
🟢➡️ Rigueur et sens du détail
🟢➡️ Bon travail en équipe
🟢➡️ Excellente organisation et communication