Experience

SIGNIA THERAPEUTICS

• France
• Research
• 1 - 100 Employee

• Senior Data Scientist

  • Feb 2022 - Present

  Développement d'une plateforme d'identification de molécules à fort potentiel thérapeutique par comparaison de signatures transcriptomiques en états infectés vs traités. Poste au sein d'une équipe de bioinformaticiens, en constante collaboration avec une équipe travaillant en laboratoire de biologie moléculaire, biologie cellulaire et virologie. Principales tâches réalisées : - Mise en place de modèles de Machine Learning en Python pour minimiser les coûts de découverte d'une… Show more Développement d'une plateforme d'identification de molécules à fort potentiel thérapeutique par comparaison de signatures transcriptomiques en états infectés vs traités. Poste au sein d'une équipe de bioinformaticiens, en constante collaboration avec une équipe travaillant en laboratoire de biologie moléculaire, biologie cellulaire et virologie. Principales tâches réalisées : - Mise en place de modèles de Machine Learning en Python pour minimiser les coûts de découverte d'une molécule d'intérêt. - Mise en place d'une plateforme d'exploration de métadonnées d'expériences et design d'analyses, basée sur Django : gestion du projet, développements, rédaction des objectifs et cahier des charges et encadrement d'un prestataire. - Création d'un algorithme d'analyse préliminaire automatisée "Freedom To Operate" sur les molécules d'intérêt pour identifier la brevetabilité et le potentiel de mise sur le marché. - Analyses de données transcriptomiques issues d'études cliniques, avec une approche data science complémentaire aux outils bioinformatiques traditionnels. - Mise en place et suivi de la méthodologie Scrum. Show less Développement d'une plateforme d'identification de molécules à fort potentiel thérapeutique par comparaison de signatures transcriptomiques en états infectés vs traités. Poste au sein d'une équipe de bioinformaticiens, en constante collaboration avec une équipe travaillant en laboratoire de biologie moléculaire, biologie cellulaire et virologie. Principales tâches réalisées : - Mise en place de modèles de Machine Learning en Python pour minimiser les coûts de découverte d'une… Show more Développement d'une plateforme d'identification de molécules à fort potentiel thérapeutique par comparaison de signatures transcriptomiques en états infectés vs traités. Poste au sein d'une équipe de bioinformaticiens, en constante collaboration avec une équipe travaillant en laboratoire de biologie moléculaire, biologie cellulaire et virologie. Principales tâches réalisées : - Mise en place de modèles de Machine Learning en Python pour minimiser les coûts de découverte d'une molécule d'intérêt. - Mise en place d'une plateforme d'exploration de métadonnées d'expériences et design d'analyses, basée sur Django : gestion du projet, développements, rédaction des objectifs et cahier des charges et encadrement d'un prestataire. - Création d'un algorithme d'analyse préliminaire automatisée "Freedom To Operate" sur les molécules d'intérêt pour identifier la brevetabilité et le potentiel de mise sur le marché. - Analyses de données transcriptomiques issues d'études cliniques, avec une approche data science complémentaire aux outils bioinformatiques traditionnels. - Mise en place et suivi de la méthodologie Scrum. Show less



Smart Traffik

• France
• Technology, Information and Internet
• 1 - 100 Employee

• Data Scientist

  • Dec 2017 - Feb 2022

  Machine Learning et analyses mathématiques pour mesurer la rentabilité des campagnes publicitaires des clients de Smart Traffik. Travail au sein d'une équipe de 4-5 data engineers / data scientists, en collaboration avec une équipe IoT, un spécialiste DevOps et le pôle business. Principales missions réalisées : - Création et mise en production d'un algorithme permettant le suivi omnicanal de prospects de façon probabiliste, basé sur un graphe de plus de 10M de nœuds et 100M d'arêtes. -… Show more Machine Learning et analyses mathématiques pour mesurer la rentabilité des campagnes publicitaires des clients de Smart Traffik. Travail au sein d'une équipe de 4-5 data engineers / data scientists, en collaboration avec une équipe IoT, un spécialiste DevOps et le pôle business. Principales missions réalisées : - Création et mise en production d'un algorithme permettant le suivi omnicanal de prospects de façon probabiliste, basé sur un graphe de plus de 10M de nœuds et 100M d'arêtes. - Développement d’algorithmes innovants assurant la protection des données dans le cadre GDPR (anonymisation, décorrélation des données personnelles). - Optimisation pour prendre en charge de fortes volumétries de données. - Eléments de Data Engineering via Apache Spark et AWS et Data Visualisation avec Microsoft PowerBI. Show less Machine Learning et analyses mathématiques pour mesurer la rentabilité des campagnes publicitaires des clients de Smart Traffik. Travail au sein d'une équipe de 4-5 data engineers / data scientists, en collaboration avec une équipe IoT, un spécialiste DevOps et le pôle business. Principales missions réalisées : - Création et mise en production d'un algorithme permettant le suivi omnicanal de prospects de façon probabiliste, basé sur un graphe de plus de 10M de nœuds et 100M d'arêtes. -… Show more Machine Learning et analyses mathématiques pour mesurer la rentabilité des campagnes publicitaires des clients de Smart Traffik. Travail au sein d'une équipe de 4-5 data engineers / data scientists, en collaboration avec une équipe IoT, un spécialiste DevOps et le pôle business. Principales missions réalisées : - Création et mise en production d'un algorithme permettant le suivi omnicanal de prospects de façon probabiliste, basé sur un graphe de plus de 10M de nœuds et 100M d'arêtes. - Développement d’algorithmes innovants assurant la protection des données dans le cadre GDPR (anonymisation, décorrélation des données personnelles). - Optimisation pour prendre en charge de fortes volumétries de données. - Eléments de Data Engineering via Apache Spark et AWS et Data Visualisation avec Microsoft PowerBI. Show less



TotalEnergies

• France
• Oil and Gas
• 700 & Above Employee

• Stagiaire R&D - Développement de modèles QSPR pour la prédiction de propriétés de bases lubrifiantes

  • Feb 2017 - Jul 2017

  Mise en place d'une méthodologie de Machine Learning, application au développement de modèles prédictifs type QSPR (Quantitative Structure-Property Relationships). Réalisation d'une "boîte à outils" chemoinformatique sous forme de module Python permettant la standardisation de structures chimiques, le calcul de descripteurs moléculaires, la création de modèles QSPR, la synthèse virtuelle de molécules et la prédiction de propriétés. Software : Python (scikit-learn, Pandas, RDKit… Show more Mise en place d'une méthodologie de Machine Learning, application au développement de modèles prédictifs type QSPR (Quantitative Structure-Property Relationships). Réalisation d'une "boîte à outils" chemoinformatique sous forme de module Python permettant la standardisation de structures chimiques, le calcul de descripteurs moléculaires, la création de modèles QSPR, la synthèse virtuelle de molécules et la prédiction de propriétés. Software : Python (scikit-learn, Pandas, RDKit, Sphinx), TIBCO Spotfire, Knime Techniques : Réseaux de neurones artificiels, méthodes ensemblistes basées sur des arbres de décision, modèles linéaires... Show less Mise en place d'une méthodologie de Machine Learning, application au développement de modèles prédictifs type QSPR (Quantitative Structure-Property Relationships). Réalisation d'une "boîte à outils" chemoinformatique sous forme de module Python permettant la standardisation de structures chimiques, le calcul de descripteurs moléculaires, la création de modèles QSPR, la synthèse virtuelle de molécules et la prédiction de propriétés. Software : Python (scikit-learn, Pandas, RDKit… Show more Mise en place d'une méthodologie de Machine Learning, application au développement de modèles prédictifs type QSPR (Quantitative Structure-Property Relationships). Réalisation d'une "boîte à outils" chemoinformatique sous forme de module Python permettant la standardisation de structures chimiques, le calcul de descripteurs moléculaires, la création de modèles QSPR, la synthèse virtuelle de molécules et la prédiction de propriétés. Software : Python (scikit-learn, Pandas, RDKit, Sphinx), TIBCO Spotfire, Knime Techniques : Réseaux de neurones artificiels, méthodes ensemblistes basées sur des arbres de décision, modèles linéaires... Show less



Naturex

• France
• Wholesale
• 300 - 400 Employee

• Stagiaire R&D - Statistiques Multivariées et Data Mining pour l'identification biologique

  • Apr 2016 - Jun 2016

  Développement d'outils basés sur des analyses statistiques multivariées et de Data Mining pour l'identification biologique, à travers l'étude de cas du ginseng. Conception et implémentation d'une interface utilisateur permettant d'utiliser les modèles développés pour réaliser des prédictions sur de nouveaux échantillons. Software : Statistica, R, Python, Cython, Tkinter Techniques : ACP, analyse discriminante, arbres de décision , forêts aléatoires, réseaux de neurones... Développement d'outils basés sur des analyses statistiques multivariées et de Data Mining pour l'identification biologique, à travers l'étude de cas du ginseng. Conception et implémentation d'une interface utilisateur permettant d'utiliser les modèles développés pour réaliser des prédictions sur de nouveaux échantillons. Software : Statistica, R, Python, Cython, Tkinter Techniques : ACP, analyse discriminante, arbres de décision , forêts aléatoires, réseaux de neurones...