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BS

Berlyse Dafna Sofack

Data Scientist

Less than 1 yearFranceEmployee
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À propos

Future Data Scientist spécialisée en mathématiques appliquées, je transforme les données en leviers de décision et de performance. Expérience en data engineering, machine learning et NLP (Python, SQL, automatisation de données à grande échelle). À la recherche d’une alternance en data science dès septembre 2026 pour contribuer à des projets à fort impact. Exploiter la puissance de vos données pour éclairer vos décisions; c'est ce qui me passionne et je suis prête à le faire pour vous.

Compétences techniques

PythonPython
GithubGithub
GitGit
AwsAws
NumpyNumpy
MatlabMatlab
SasSas
MatplotlibMatplotlib
SqlSql

Expérience professionnelle

Stagiaire Data Science

D&A Medlabs · LYON

06/2026-PRESENT

Stagiaire IA & Data Science– D&A MedLabs, Lyon Juin– Août 2026 (en cours) • Extraction GEO via API : récupération et structuration de métadonnées omiques (maladies, traitements, profils patients) depuis GEO et PubMed via GEOquery API. • Pipelines NLP : automatisation de l’extraction d’informations biomédicales sur plus de 8 millions de données non structurées. • NER(GLiNER) : détection et extraction automatique des entités clés (maladies, gènes, traitements) dans les études. • Modèles LLM : évaluation et comparaison de des éléments extraites et la base de donnée des entités . • Classification: classification automatisée d’études biomédicales GEO selon leurs objectifs biologiques. • Agent IA : développement d’un agent de recherche exploitant la base de données GEO structurée en interne.

Stagiaire Data Engineer / Analyste

Blokiwood · Chapareillan

10/2025-02/2026

Stagiaire Data Engineer / Analyste– Blokiwood, Chapareillan • Pipeline ETL : centralisation et nettoyage de plus de 50 devis clients ; amélioration de la fiabilité des données de production. • Analyse de données : Analyse de données et suivi d’indicateurs de performance. • Automatisation : Automatisation de calculs des coûts des matières à partir des devis clients pour améliorer la fiabilité des décisions (Python/pandas). • Data visualisation : Conception de dashboards interactifs pour le pilotage d’activité (Airtable, Monday) • Documentation : restitution et vulgarisation des résultats techniques à la direction.

Projets

Modélisation du risque financier– GARCH(1,1) sur S&P 500

Modélisation du risque financier– GARCH(1,1) sur S&P 500 2026 • Modélisation : récupération des rendements S&P 500 (pandas, yfinance) ; tests de stationnarité (Ljung-Box, ARCH-LM) ; estimation par MLE. • Modélisation du risque financier (GARCH) Estimation de la volatilité et calcul de la Value at Risk (VaR 95 • Interprétation : Analyse des risques et interprétation pour aide à la décision • Validation : backtesting et analyse des résidus standardisés.

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