À propos de Maeva
Bonjour,
Je suis data scientist senior spécialisée en intelligence artificielle, avec une expertise à l’intersection du machine learning, de la biologie et des données complexes.
Vous cherchez à exploiter vos données, développer un modèle prédictif ou tester rapidement une approche en IA (générative, données biologiques, etc.) ? Je vous aide à transformer vos problématiques en solutions concrètes et exploitables.
Ce que je peux vous apporter
- Modèles ML / deep learning (prédiction, classification)
- Modèles génératifs (embeddings, diffusion, design de séquences)
- Analyse de données complexes (biologiques, cliniques, multi-sources)
- Pipelines data / ML reproductibles
- Développement rapide de prototypes et d’applications (Streamlit, APIs)
Ma valeur ajoutée
Une triple compétence data science + biologie + ingénierie, avec 5+ ans d’expérience en biotech aux États-Unis (oncologie, thérapies cellulaires).
Je comprends vos enjeux métier et les traduis en modèles réellement utilisables, pas seulement théoriques.
Types de missions
- Développement de pipelines ML end-to-end
- Développement rapide de prototypes pour tester une approche IA
- Analyse bioinformatique (NGS, single-cell, RNA-seq)
- Outils internes et web apps
Basée à Paris – disponible en remote (temps plein ou partiel).
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Soufflé TherapeuticsDirecteur de Data Science et Bio-informatiqueBIOTECHNOLOGIESjanvier 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 5 mois)Watertown, MA, USA• • Développement d'un plateforme interne pour la génération in silico de séquences d'anticorps et de VHHs pour accélérer le temps de création d'un ligand et proposer une voie parallèle aux campagnes d'immunisation traditionnelles : sélection des modèles de prédictions de structure de protéine et des modèles génératifs de diffusion, évaluation des métriques de sélections, validation expérimentale des prédictions.• • Conception, entrainement et déploiement de modèles de machine learning pour prédire l'efficacité de knock-down de siRNAs à partir d'embeddings de séquences d'ARN et de caractéristiques biochimiques permettant de diminuer le nombre de candidats à tester expérimentalement par 30%.• • Mise en place d'une infrastructure de données garantissant la qualité, la traçabilité et la réutilisabilité des données expérimentales (principes FAIR) combinant bases de données, pipelines Databricks, et ELN.• • Préparation de l'écosystème data à la transition vers un cadre réglementaire clinique (GxP), en collaboration avec les équipes Qualité.
- 2seventy bioData Scientist SeniorBIOTECHNOLOGIESseptembre 2021 - décembre 2023 (2 ans et 3 mois)Cambridge, MA, USA• • Développement de modèles de machine learning intégrant données cliniques, CyTOF, NGS et CMC afin d'identifier des facteurs associés à la sécurité et à l'efficacité clinique dans des essais CAR-T.• • Développement de pipelines bio-informatiques reproductibles pour scRNA-seq, bulk RNA-seq et identification d'effets hors-cible de thérapies CAR-T.• • Développement d'un pipeline automatisé et généralisable d'analyse CyTOF, réduisant le temps d'analyse de plusieurs semaines à quelques heures et permettant son utilisation comme essai clinique (R, Nextflow, AWS Batch & Step Functions).• • Collaboration étroite avec les équipes de bio-statistiques et de medical writing pour l'interprétation des résultats, la préparation d'abstracts et de publications scientifiques.• • Contribution à la structuration des bonnes pratiques analytiques et de reproductibilité dans un contexte réglementé.
- bluebird bioData ScientistBIOTECHNOLOGIESjuillet 2020 - août 2021 (1 an et 1 mois)Cambridge, MA, USA• • Développement de pipelines d'analyse single-cell pour la caractérisation de produits thérapeutiques, incluant ATAC-seq et RNA-seq.• • Identification de populations cellulaires, clusters et marqueurs biologiques d'intérêt pour l'optimisation de produits de thérapie génique et cellulaire.• • Mise en place de workflows reproductibles pour l'analyse de données NGS en collaboration étroite avec les équipes expérimentales.
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Formations
- Doctorat (PhD)Stanford University2019Doctorat (PhD)
- Master of ScienceStanford University2012Master of Science