Please take a look at my website (including my English CV) : www.alastat.com
Vous trouverez le détail approfondi de chaque expérience, compétence et formation en cliquant dessus
La volonté de réfléchir au jour le jour et d'être confronté à des problèmes n'ayant pas encore de solution m'a amené à m'épanouir dans la Recherche Préclinique.
Ma formation universitaire biologique et écologique est un atout pour discuter avec les scientifiques. Elle m'aide à vulgariser les concepts statistiques et à mieux comprendre les biologistes dans leurs demandes.
Référent biostatistique de la Recherche, mon travail se partage entre la réalisation des analyses statistiques, le choix du design et du sample size, la recherche et/ou création de nouvelles techniques d'analyses, de normalisations...
Intervention dans les études précliniques et cliniques de l'identification de la cible à la Phase IV
Production de rapport statistiques PDF/Word (LaTeX/Rmarkdown et R)
Production d'application dédiée pour les études routinières (tcltk, shiny, R)
Formations statistiques
Données de différentes origines : paramètres physiques (TEWL, poids), morphologique (épaisseur épiderme, nombre de cellules), lipidomique (MSMS), protéomique (Elisa, MS), transcriptomique (Arrays, Sequencing)
Interaction avec des biologistes, scientifiques, techniciens, managers
Référent pour l'interaction avec la Clinique au sujet de ICH, data management... grâce à mes débuts chez Galderma partagés entre la Recherche et la Pré-clinique
Valorisation de mon bagage écologique dans l'analyse du microbiome cutané
Détails de l'expérience
Le poste de biostatisticien au sein de la Recherche était précédemment tenu par un CDD junior partageant son temps entre la Recherche et la Pré-clinique. Mon profil a motivé la création d'un temps plein en CDI.
La statistique en Recherche, par manque de biostatisticien, était réalisée en grande majorité par les techniciens et scientifiques avec peu de bagages statistiques via des logiciels tels que PRISM et ArrayStudio
Depuis mon arrivée chez Galderma la qualité statistique des études Recherche a pu être améliorée dans son ensemble grâce à des formations statistiques, des workflows dédiés à chaque étude routinières, et des conseils ponctuels. J'analyse les nouvelles études et établis un workflow dédié auquel je forme les équipes.
Des applications dédiées (via R, tcltk, shiny, GeneData ou ArrayStudio) ont été créées pour certaines études routinières afin d'harmoniser les résultats entre les différentes équipes et diminuer le temps d'analyse des données.