À propos de Emma
UX Researcher spécialisée dans le secteur médical et les dispositifs de santé, j’accompagne les entreprises (MedTech, start-ups santé, fabricants de DM) dans la conception d’interfaces sûres, intuitives et centrées utilisateurs.
🩺 Vous avez besoin de moi si…
✅ Vous développez un dispositif médical ou un logiciel de santé et devez comprendre les usages réels des professionnels de santé.
✅ Vous cherchez à conformer votre interface à la norme IEC 62366 et compléter votre dossier d'ingénierie à l'utilisation.
✅ Vous avez besoin de tests utilisateurs, d’entretiens terrain, de protocoles d’évaluation formative ou de recommandations UX pour sécuriser votre design.
✅ Vous voulez concevoir une interface claire, rassurante et ergonomique pour un environnement à forte contrainte (bloc opératoire, consultation, laboratoire…).
✅ Vous cherchez une UX researcher autonome, rigoureuse et empathique, avec une bonne compréhension du secteur médical.
Je suis disponible pour des missions ponctuelles ou des collaborations longues. Parlons de vos besoins !
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Lille (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Celeos SASIngénieure Ergonomie et UtilisabilitéSECTEUR MÉDICALfévrier 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 4 mois)Lille, FranceEn mission chez Celeos, j’applique une démarche de recherche UX centrée utilisateur pour optimiser l’interface du SpiderMass selon la norme IEC 62366.
- Broca Living LabStagiairefévrier 2019 - septembre 2019 (6 mois)Paris, FranceParticipation à l’évaluation de l’acceptabilité et de la compréhension d’un robot compagnon par des utilisateurs âgés.
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Formations
- Master en Sciences Cognitives pour l'entrepriseUniversité de Lille2024- Formation pluridisciplinaire croisant psychologie, neurosciences, ergonomie, intelligence artificielle, linguistique et data science. - Application des sciences cognitives à des problématiques concrètes en entreprise (UX design, innovation technologique, conduite du changement, formation, etc.). - Approfondissement des mécanismes cognitifs : perception, attention, mémoire, prise de décision, etc. - Compétences en analyse de données avec R et Python (statistiques, visualisation, modélisation). - Bases solides en machine learning, facilitant les échanges avec les équipes de développement et de data science. - Projets appliqués en groupe, études de cas et stage en entreprise pour une mise en pratique concrète des savoirs.
- Licence, PsychologieUniversité de Paris2021Licence, Psychologie