Bienvenue sur le profil Malt de Djamel !

Malt vous permet d'accéder aux meilleurs consultants freelances pour vos projets. Contactez Djamel pour échanger sur votre besoin ou recherchez d'autres profils sur Malt.

Djamel Gharbi

senior data scientist

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Djamel.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Djamel.

Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 10km autour

Vérifications

Influence

Kaggle

Kaggle : Djamel Djamel
  • Novice Tier
  • 0 Rang
  • 0 Bronze
  • 0 Argent
  • 0 Or

Langues

Catégories

Compétences (32)

Djamel en quelques mots

Passionné par la data, je vois le monde comme des matrices et des vecteurs (je rigole a moitie). Ma mission est d'accompagner mes clients à transformer leur prise de décision business avec des approches Data-Driven.

Je suis un adepte des solutions agiles mises en prod dès le premier jour et améliorée dans le temps. Pragmatique, je suis convaincu que les meilleures solutions sont simples et maintenables.

Citation favorite:
“Logic will get you from A to Z, imagination will get ou everywhere.” - Albert Einstein

Expériences

Air liquide - Air Liquide

Chimie

Data architect

novembre 2020 - novembre 2020

Mise en place d'une architecture sur AWS pour recuperer les demandes d’échantillons sur le site seppic.fr pour les intégrer dans Salesforce puis l'ERP.

Euler Hermes - Groupe Allianz

Banque & assurances

Data architect

Paris, France

mars 2019 - octobre 2020 (1 an et 7 mois)

Developpement d'une customer data plateform sur AWS pour l'unification du parcours client (Web, CRM, marketing automation).

Indépendant

Immobilier

Data Scientist

Paris, France

décembre 2017 - Aujourd'hui (3 ans et 10 mois)

Conception d'une application web de prédiction des prix de l'immobilier en France.

L'application est contenu dans un environnement Docker avec une architecture scalable et robuste (plusieurs nœuds et clusters) qui peut supporter l'afflux de données massives.

Outils utilisés :
► Image Docker (lien ci-joint)
► Web scrapping sous python (Requests, Beautiful soup, Selenium)
► Apache NiFi (Data Flow Programming)
► Apache Kafka
► NLP, text mining NLTK
► NoSQL (cassandra)
► Indexation des données ElasticSearch
► Calcul parallèle PySpark
► Scikit Learn : Regressions, Random forest, Grandient Boosting
► Dashboard : Kibana, Plotly, Dash
► Web App : Django

Ingerop - INGEROP

BTP & construction

Data Scientist - Risk Manager

Paris, France

mai 2017 - novembre 2017 (6 mois)

Recommandations externes

Consultez les recommandations qu'a reçues Djamel

Formations

Certifications