Pharmacovigilance Data Engineering
Un signal de sécurité détecté trop tard n’est plus un signal, c’est un incident.
Construire des workflows de safety signal detection sur FAERS/openFDA et traiter les cas E2B(R3) avec NLP.
Pour une collaboration de 3 mois ou plus · part-time, full-time, CDI, CDD ou contrat.
Une seule promesse, reliée à un mécanisme, une conviction, une preuve et un premier pas.
Un signal de sécurité détecté trop tard n’est plus un signal, c’est un incident. Je construis des workflows de détection sur FAERS/openFDA et traite les cas E2B(R3) avec du NLP, dans des dashboards de surveillance continue. Ce n’est pas de la data science hors-sol — pharmacologie, toxicologie et pharmacokinétique issues d’un cursus pharmacie, et un template public de détection de signaux FAERS senolytiques. Décrivez votre périmètre de surveillance : je reviens avec une architecture de détection et les sources à brancher, avant tout devis.
Quatre attributs qui font monter la valeur perçue — sans surpromesse.
Chaque bloc répond à une question d’achat : qu’obtenons-nous, pourquoi cette approche, quelle preuve la soutient et comment commencer ?
Détection de signaux et cas E2B(R3) traités par NLP
Pipelines de détection sur FAERS/openFDA, NLP sur cas individuels, automatisation E2B(R3) et dashboards de surveillance continue.
La pharmacovigilance vue par un pharmacien
Je lis un cas de sécurité avec le vocabulaire de la pharmacologie et de la toxicologie, pas seulement d’un modèle. Le NLP accélère la lecture ; il ne remplace pas le jugement clinique.
Preuve : template public de détection de signaux FAERS
Template FAERS de détection de signaux (cas senolytiques), pipelines automatisés et intégration Biolearn pour la real-world evidence, adossés à un cursus pharmacie.
Architecture de détection avant devis
Décrivez votre périmètre de surveillance et vos sources. Je reviens avec une architecture de détection et un plan de traitement des cas, avant tout devis et sans exposer les coefficients.
Activer ce premier pasCe qui change pour Responsable pharmacovigilance.
Un avatar de décision sert à clarifier le problème et le résultat attendu ; il reste à valider avec vos entretiens, votre CRM et les comportements observés.
Des signaux détectés tardivement, des cas E2B(R3) saisis manuellement et une surveillance chronophage.
Une détection de signaux automatisée, des cas traités par NLP et un dashboard de PV continu.
Des preuves proportionnées à la promesse.
Chaque élément indique sa nature et son niveau de provenance. Les limites sont affichées au même titre que les réalisations.
Template FAERS — détection de signaux senolytiques
Pipelines automatisés et intégration Biolearn pour la real-world evidence.
Pharmacologie · toxicologie · pharmacokinétique
Cursus pharmacie de six ans : lecture experte d’un cas de sécurité individuel.
Python & NLP appliqués depuis 2021
Extraction structurée et traitement de texte sur données de santé confidentielles.
Médiane observée · 420 € HT/j
Fourchette interquartile : 340–500 € HT/j. Échantillon : 7 réponses. Vérifié le 22 juillet 2026.
Cadrons un mandat de 3 mois ou plus autour d’un résultat défendable.
3–6 mois · salarié ·PV operations. Le premier échange clarifie le contexte, le niveau de risque, les parties prenantes et les preuves attendues.