À propos de Aslane
J’accompagne les entreprises santé, pharmaceutiques, cosmétiques et tech dans la structuration, l’analyse et l’automatisation de leurs données, afin de transformer des données complexes en leviers de décision opérationnels et mesurables.
Mon expertise se situe au croisement de la data science, de l’ingénierie data et de l’IA appliquée à la R&D, avec une forte capacité à comprendre les enjeux métiers, les contraintes terrain et les exigences de qualité.
Expertises clés :
- Data analysis & analytics produit (SQL, Python, R)
- Dashboards décisionnels & data visualisation
- Automatisation de workflows data & IA (ETL, reporting, monitoring, data quality, validation)
- Développement d’outils data sur-mesure (Shiny, Streamlit, Dash, APIs, CLI)
- Statistiques appliquées à la R&D et à l’expérimentation (analyses longitudinales, modèles avancés, méthodes d’évaluation)
Valeur ajoutée :
- Vision data orientée usage métier et décision
- Solutions fiables, maintenables et documentées
- Capacité à travailler avec des équipes Produit, R&D, Innovation, Tech
- Approche pragmatique orientée ROI et adoption terrain
J’interviens aussi bien sur des missions courtes (audit data, cadrage, POC, automatisation ciblée) que sur des accompagnements long terme, en tant que Data Scientist freelance intégré aux équipes.
Disponible pour des missions Data Science, IA, Analytics et automatisation data. Parlons de votre contexte et de vos enjeux.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- L'OréalFreelance Data ScientistCENTRES DE RECHERCHEnovembre 2025 - janvier 2026 (2 mois)Paris, France– Conducted a scientific and technical feasibility study for a strategic R&Iinitiative.– Analyzed constraints, potential workflows, operational requirements andscientific viability.– Identified risks, bottlenecks and data dependencies for future implementation.– Delivered structured recommendations supporting go/no-go decision-making.– Skills: Scientific analysis, feasibility assessment, R&D workflows
- AL-GEBRAXR Shiny DeveloperINDUSTRIE PHARMACEUTIQUEnovembre 2025 - Aujourd'hui (7 mois)– Built full custom R Shiny analytical applications used for internal mathematicaland engineering workflows.– Developed reusable Shiny modules, optimized reactivity and performance, andintegrated data engineering components.– Delivered advanced visualizations and automated statistical routines to supporttechnical decision-making.– Skills: R Shiny, data engineering, dashboarding, modular app design.
- GencoveryCertified Partner & Scientific Software DeveloperINDUSTRIE PHARMACEUTIQUEnovembre 2025 - Aujourd'hui (7 mois)– Developed Constellab bricks (R, Python) to automate complex scientificanalyses including non-compartmental PK, predictive toxicology, omicsworkflows, mixed models, QSAR and read-across computations.– Built modular, reproducible and validated workflows for R&D teams, with fulldata traceability and scientific versioning.– Designed interactive scientific applications using Reflex and Streamlit todemocratize access to advanced analytics.– Integrated LLM-based copilots for automated result interpretation,summarization and decision support.– Collaborated with industrial and academic labs to industrialize cutting-edgescientific methodologies.– Skills: R, Python, Reflex, PK/PD, toxicology, workflow automation.
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- Diplôme d'ingénieur, Data Science et Intelligence ArtificielleESIEA - ÉCOLE D'INGÉNIEUR·E·S D'UN NUMÉRIQUE UTILE2023Diplôme d'ingénieur, Data Science et Intelligence Artificielle