Hani ABID

– Automatisation des analyses : Développement de scripts Python et d'outils no-code pour automatiser le reporting récurrent (gain de temps moyen: 15h/mois par client). – Tableaux de bord stratégiques: Conception de dashboards Power BI/Google Data Studio pour le suivi client, la performance marketing et l'efficacité opérationnelle. – Prospection data-driven : Identification et qualification de leads via l'analyse CRM, enrichissement de données et modélisation de scoring pour cibler les PME/TPE surchargées. – Intégration IA utilitaire : Participation à l'implémentation de solutions d'IA légères (automatisation emails, classement de leads, prédiction de churn) chez les clients. – Structuration des données clients: Nettoyage, unification et modélisation des données pour créer des sources de vérité uniques, facilitant la prise de décision.

– Conception de pipelines d'analyse single-cell, ChIP-seq, ATAC-seq, CellChat pour transformer des données NGS brutes en insights exploitables, soutenant la prise de décision et l'avancement des projets de recherche.

– Spécialisé dans l'analyse de données cliniques (EHR) et génomiques (NGS) via Python/R. Passionné par l'application du Machine Learning pour améliorer les diagnostics et la recherche médicale. Expérience en collaboration interdisciplinaire avec des cliniciens et chercheurs.

– Séquençage nanopore : création d'un pipeline allant des échantillons de sang aux résultats du séquençage en un temps record et avec un potentiel d'utilisation en milieu hospitalier. – Séquençage de cellules individuelles : création d'un site web pour partager les résultats avec d'autres scientifiques. Front-end basé sur Rmarkdown, contient application shiny dinamique hébérgée dans un serveur AWS. Processus back-end fortement basé sur R et Bioconductor.