Ă€ propos de Arnaud
J’aide les industriels de la santé (pharma, biotech, medtech) à transformer leurs données en leviers de performance, de qualité et de conformité. Mon double profil Pharmacien – Ingénieur chimiste me permet de faire le lien entre les exigences terrain (GxP, qualité, opérations) et la puissance des technologies data & IA.
✅ Besoin d’exploiter vos données pour améliorer vos procédés ?
✅ Un projet d’automatisation, de visualisation ou de modélisation prédictive ?
✅ Une problématique complexe à résoudre via l’intelligence artificielle ?
Je conçois des solutions concrètes, robustes et compréhensibles, en lien étroit avec les métiers.
De l’idéation à l’industrialisation de modèles, en passant par l'exploration des données, la validation, l'accompagnement des équipes, je mets la data au service de vos enjeux industriels.
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🔧Compétences clés
🔹Python, SQL, R, VBA– Développement & automatisation
🔹Machine Learning / Deep Learning – Scikit-learn, TensorFlow, NLP, Computer Vision
🔹Analyse & DataViz – Power BI, Tableau, Streamlit
🔹Statistiques industrielles et modélisation de procédés – SPC, SAS, Matlab, Minitab
🔹Data Management & Gouvernance
🔹Web scraping & traitement de texte (NLP)
🔹Validation de modèles informatiques en environnement réglementé
🔹Accompagnement & pédagogie – Formation des équipes & conduite du changement
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🎓 Parcours
- Data Scientist certifié – OpenClassrooms x CentraleSupélec
- Pharmacien & Ingénieur chimiste – ENSIC (Génie des procédés)
- Certifié Six Sigma Green & Black Belt
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Japonais
Notions
Allemand
Notions
Accepte de travailler sur site
Orléans (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Rouen (jusqu’à 50 km), Strasbourg (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Johnson & JohnsonData Analyst Power BiINDUSTRIE PHARMACEUTIQUEjanvier 2025 - mars 2025 (2 mois)→ Objectif de la mission : Développement d'un dashboard Power BI consolidant des sources internes (bases internes, SharePoint, CRM) et externes, afin d’évaluer le risque qualité associé aux fournisseurs et d’optimiser la stratégie de pilotage des fournisseurs.→ Contexte : Projet transverse, avec rattachement au global.→ Solution mise en place :- Identification des besoins utilisateurs et formalisation de wireframes.- Conception d’une maquette portant sur plusieurs dimensions d’analyse.- Déploiement de la solution en production via Power BI Services, avec automatisation des flux de données, mise à jour automatique, sécurisation des accès.→ Résultat obtenu : Mise à disposition d’un outil visuel et interactif facilitant l’évaluation du risque fournisseur à différents niveaux (direction, plateformes, équipes transverses). Amélioration du pilotage stratégique, meilleure anticipation des risques qualité et ajustement plus fin des plans d’actions fournisseurs.
- Merck GroupDéveloppeur Python - Modélisation de procédésINDUSTRIE PHARMACEUTIQUEfévrier 2024 - avril 2024 (2 mois)Orléans, France→ Objectif de la mission : Modélisation d'un procédé de granulation en forme sèche sur la base de données de production→ Contexte : Rattachement à l’équipe production.→ Solution mise en place :- Développement d’un outil interactif en Python avec interface Dash pour visualiser, explorer et comparer les courbes de production.- Création d’un modèle hybride combinant expertise procédé et analyse des données historiques.- Entraînement d’un modèle prédictif permettant d’anticiper les risques qualité en fonction des paramètres de production.- Déploiement de l’outil en environnement de production pour une analyse par batch.→ Résultat obtenu : Mise à disposition d’un outil d’aide à l’analyse des lots permettant la réalisations d'investigations rapides, la réduction significative des déviations et l'amélioration globale de la maîtrise du procédé.
- Ipsen PharmaChef de projet - Data Management des données cliniquesINDUSTRIE PHARMACEUTIQUEfévrier 2023 - novembre 2024 (1 an et 8 mois)Les Ulis, France→ Objectif de la mission : Mise en place un outil de monitoring de monitoring et de pilotage des études/données cliniques. tout en assurant la conformité réglementaire et l’adoption par les équipes métier.→ Contexte : Rattachement à la direction Standard & Systèmes. Collaboration étroite avec : Product Owner, assurance qualité, développeurs, IT, CROs.→ Solution mise en place :- Déploiement agile d’une solution de surveillance des données cliniques (python, SQL, cloud, tableau)- Définition et réalisation de la stratégie de validation des versions (analyse de risque, IQ/OQ/PQ, UAT).- Implication forte dans l’évaluation des besoins utilisateurs, la conduite du changement, ainsi que l’administration fonctionnelle des données et de l’outil.→ Résultat obtenu : Go-live avec adoption fluide de l’outil offrant une vision globale et en temps quasi réel du portefeuille d'études.Amélioration de la traçabilité et de la qualité des données cliniques, et sécurisation des processus de validation dans un environnement réglementaire GxP.
Avis
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SP
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Formations
- Data ScientistOpenClassRoom - Centrale SupelecLa formation de Centrale Supélec me permet de maitriser les algorithmes d'apprentissage automatique (supervisés / non supervisés). C'est une formation, outre les cours théoriques, qui porte sur la réalisation de 9 projets professionnels de data scientist.
- Pharmacien - Ingénieur chimiste (ENSIC)Université de Lorraine2010Double diplôme de Pharmacien + Ingénieur chimiste à l'ENSIC, école spécialisée dans le génie des procédés.
Certifications
- Executive certificate in Lean Six Sigma Black BeltCentrale Supélec2015
- Lean Six Sigma Green BeltSIGMA PLUS2013