Description

J'aime me plonger dans des jeux de données issus de données biologiques ou médicales et en ressortir avec des conclusions, des perspectives qui aident les meneurs à fixer un cap. Je livre en général des powerpoints, des scripts ainsi que du rmarkdown, à l'appréciation du décideur/client.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Allemand
Capacité professionnelle complète
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Mulhouse (jusqu’à 50 km)

Laboratoire commun de rechercheHCLBiomérieuxUniversitéLyon1
Data Scientist Intern
BIOTECHNOLOGIES
octobre 2023 - juin 2024 (8 mois)
Lyon, France
Construction d'un marqueur diagnostic de réponse immunitaire innée face à une infection virale respiratoire.
• Comparaison des performances de différentes combinaisons d'indicateurs par courbe ROC et AUC
• Analyses de puissance pour définir des tailles de cohortes
• Design et validation d'un plan expérimental en équipe pluridisciplinaire
• Validation d'un indicateur simplifié et de son seuil
• Nettoyage régulier de données patients anonymisées et remontée des anomalies
Tidyverse Modélisation statistique Valorisation de données Benchmarking Analyse de puissance
Centre médical d'oncologie Léon Bérard
Data Science Intern
BIOTECHNOLOGIES
février 2022 - juin 2022 (4 mois)
Lyon, France
Analyse de données spatiales d'infiltrat immunitaire au sein de cellules tumorales, pour un meilleur ciblage par immunothérapie de certains cancers.
• Elaboration d'un pipeline d'analyse de données
• Comparaison des différentes techniques de normalisation des données en bio-informatique
• Initiation à la micro-dissection laser, au Nanostring et aux techniques de conservation des échantillons
• Découverte de la recherche translationnelle
Tidyverse Clustering Recherche translationnelle Bibliographie Data Pipeline
Médecins Sans Frontières, Epicentre,
Data Science Intern
SECTEUR MÉDICAL
février 2021 - juin 2021 (4 mois)
Paris, France
Fiabilisation des prédictions d'un système de surveillance du choléra implanté au Yémen
• Valorisation de données présumées inexploitables
• Sélection, nettoyage de la cohorte d'entrée
• Construction d'un modèle prédictif des épidémies de choléra avec une machine à vecteurs de support
• Visualisation des données à l'aide de ggplot R Prédiction du rejet de greffon rénal humain à l'aide d'un réseau de neurones dit « Perceptron multicouches »
Valorisation de données Bibliographie Apprentissage supervisé Modélisation statistique Tidyverse