Jonas Dubois

En tant que data scientist au sein de l’équipe d’analytique prédictive, j’ai développé des outils et des modèles visant à optimiser et faciliter le recrutement des sites et des investigateurs principaux afin d’améliorer les essais cliniques. J’ai participé à plusieurs projets, notamment une analyse de sentiments basée sur des modèles de langage de grande taille (LLMs), un proof of concept sur la viabilité du quantum machine learning pour de grands laboratoires pharmaceutiques, ainsi qu’un modèle axé sur la diversité visant à augmenter la représentation des minorités dans les essais cliniques. J’ai également été impliqué dans divers projets comportant des tâches variées telles que le traitement de données, l’ajustement fin de modèles et la maintenance de pipelines de données.

En tant que statisticien, j’ai apporté un soutien statistique à plusieurs départements, notamment le « Contrôle Qualité » et le département « Manufacturing Science and Technology ». J’ai conçu des plans de test et d’échantillonnage pour les matières premières, analysé des anomalies dans les données de processus, et évalué les risques associés à des résultats inattendus pouvant impacter la qualité des produits. J’ai réalisé des analyses à l’aide de modèles mixtes et de modèles non linéaires mixtes pour évaluer l’équivalence ou les différences entre paramètres, et j’ai défini des limites et spécifications afin d’améliorer le contrôle des processus. J’ai également assuré une permanence statistique hebdomadaire, fournissant un soutien immédiat aux employés de GSK et vulgarisant des concepts statistiques complexes pour garantir la bonne compréhension des résultats d’analyse et de leurs implications.

Implementation of a synoptic editor for steel mills