Description

Docteur en biochimie reconverti en data science, je vous accompagne dans l'analyse, la structuration et la valorisation de vos données, notamment scientifiques, industrielles ou issues du secteur santé/pharma.

Spécialisé en machine learning et visualisation, j’interviens sur :

• Modélisation prédictive : classification, régression, clustering

• Nettoyage et préparation de données (Python, Pandas, SQL)

• Création d’outils d’analyse interactifs (Power BI, Streamlit, R Shiny)

• Projets exploratoires ou POC (proof of concept)

• Structuration de bases de données métiers (Benchling, Confluence, Jira)

Expérience en entreprise (mission Sanofi – ESN), en laboratoire, et en freelance. Je propose des solutions claires, utiles et bien documentées.

🔧 TJM : 300 €/jour (négociable selon durée ou mission à fort impact)

📍 Basé en Bretagne – 100 % télétravail possible

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Saint-Brieuc (jusqu’à 50 km), Rennes (jusqu’à 20 km)

Akkodis
Data manager/cleaner
INDUSTRIE PHARMACEUTIQUE
juillet 2024 - décembre 2024 (5 mois)
Data Engineer – Akkodis (mission Sanofi) – 2024 (6 mois, CDD)
• Nettoyage, standardisation et documentation de données scientifiques (benchling)
• Gestion du data catalogue (metadata, glossaire, nomenclature)
• Collaboration avec les data owners / data stewards en mode Agile/Scrum
Environnement : Pharma, Python, SQL, Agile, gestion de données structurées.
Gestion de projet agile Ontologies
Autoentrepreneur
Freelance – Data Scientist / Développeur testeur
octobre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 8 mois)
France
• Réalisation de projets data science pour portfolio et clients potentiels
• Création d’API Flask pour détection de fraude, visualisation via Streamlit
• Tests automatisés de pipelines et d’APIs avec Postman, Robot Framework.
Cargill
Assistant R&D | Chimiométricien
AGROALIMENTAIRE
juin 2018 - février 2022 (3 ans et 8 mois)
Saint-Brieuc, France
• Analyse de données NIR multi-appareils (matières premières, fourrages)
• Développement et déploiement de modèles prédictifs pour la qualité des échantillons
• Automatisation de rapports analytiques pour équipes R&D et contrôle qualité
Outils : SAS, R, Python, chimiométrie.