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Anas E.AE

Anas E.

Biostatisticien - Data Scientist/Analyst

650 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Anas

Ingénieur d'études et biostatisticien depuis 3 ans, j'ai réalisé de nombreuses missions dans le secteur de la santé, ainsi que des missions freelance pour le compte de plusieurs entreprises et organismes (au niveau national mais aussi à l'étranger).
Mon champ de compétences regroupe l'ensemble des méthodes de data science et d'analyse de données.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • Aixial group
    Biostatistician Biomarker
    SECTEUR MÉDICAL
    octobre 2022 - juin 2023 (8 mois)
    Biostatistician Biomarkers in Oncology for Sanofi on behalf of Aixial

    STUDIES:
    1. Open-label dose escalation clinical study (Leukemia) – Phase 1 - 2
    2. Efficacy and safety of Belumosudil in dcSSC patients – Phase 2, open-label, single-cohort, multicenter trial.

    Therapeutic areas:
    Pneumology, Neurology, Oncology, Infectious diseases, Epidemiology.

    • Support in building and testing an R package for RNA sequencing.
    • Spotfire Dashboards to provide insightful visualizations.
    • R shiny application and deployment within internal servers.
    • Exploratory analysis and generating outputs.
    • Data management on SAS, effectively organizing and maintaining the study data.
  • Foxy Solutions
    Health Data Scientist / Analyst
    CENTRES DE RECHERCHE
    octobre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 7 mois)
    Levallois-Perret, France
    ● Applications de reporting en médecine biologique (tableaux de bord interactifs et applications web)
    ● Analyse de données longitudinales
    ● Ajustement de modèles d'apprentissage automatique en neurologie, maladies rares, Covid-19, etc. avec un accent sur les biomarqueurs.
    ● Ajustement de modèles épidémiologiques pour des maladies infectieuses et respiratoires.
    ● Assistance à la rédaction scientifique
    ● Analyse et reporting interactif pour soutenir les décisions stratégiques des clients
    ● Déploiement de modèles prédictifs d'apprentissage automatique dans diverses industries
    ● Supervision et encadrement de projets d'IA/robotique pour des hackathons scolaires
    ● Formation académique/professionnelle et master classes en analyse de données et en apprentissage automatique.

    ● Développement d'un modèle prédictif pour le diagnostic précoce du cancer du pancréas en utilisant une série de biomarqueurs issus de l'urine de trois groupes de patients (témoins sains, patients atteints de troubles pancréatiques non cancéreux et patients atteints de cancer du pancréas).
    ● Identification de l'altération cognitive légère comme étape de transition vers la maladie d'Alzheimer. Développement d'un modèle prédictif pour le diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer en utilisant des données de biomarqueurs de l'IRM.
    ● Exemple d'étude de cas de biomarqueurs : Collaboration avec des chercheurs québécois sur une analyse de biomarqueurs du génome des patients et la correspondance croisée avec les compositions médicamenteuses dans le but d'améliorer et personnaliser la prescription médicamenteuse.
    ● Reconnaissance d'images infrarouges par des réseaux neuronaux (application à la détection des veines)
    Data science Data Analysis Data Analytics Machine learning Gestion de projet Traitement de données
  • Sorbonne Université
    Ingénieur d'études et recherche - Biostatisticien
    SECTEUR MÉDICAL
    avril 2021 - janvier 2022 (9 mois)
    Paris, France
    PROSPAX : "An integrated multimodal progression chart in spastic ataxias"

    ● La littérature scientifique et rédaction d'article.

    ● Plan statistique pour les données cliniques, les données d'enquête, les données d'IRM, les données de biomarqueurs, etc.

    ● Identification et analyse des biomarqueurs de l'Ataxie et de la HSP (IRM, sNfL, 25 & 27-HC, acide phytanique et pristanique et autres) pour améliorer le diagnostic et la prise en charge thérapeutique tout en distinguant les deux pathologies.

    ● Construction d'un nouveau score composite avec des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse IRM multisite.

    ● Analyse descriptive, analyse factorielle, modèles mixtes latents, etc.

    ● Perspectives du projet : Analyse longitudinale à l'aide du modèle Leaspy.
    Recherche clinique Traitement de données Analyse de données statistiques Modélisation statistique Machine learning

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Formations

  • Master
    Faculté des sciences de Montpellier
    2020
    Mathématiques appliqués, analyse de données, biostatistiques, Machine learning. Calcul stochastique, Statistique inférentielle et bayésienne, Calcul Scientifique, Théories de l’information et de la décision, Analyse de données, Apprentissage Statistique, Séries temporelles.

Compétences

Catégories