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Patrick El-Hage

data engineer & data scientist

Paris, France

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Peut faire la totalité d'une mission dans vos locaux
Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
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Compétences (25)

Patrick en quelques mots

Je prône une approche holistique à la valorisation des données industrielles. La transformation de données brutes en produits de valeur pour une entreprise ne dépend pas uniquement du niveau de sophistication de chaque élément de la chaîne de traitement, mais aussi (voir surtout) de l'harmonie de ces différents éléments.

Depuis mes débuts professionnels en tant que chercheur je travaille dans le cadre de problématiques d'exploitation de données. Plutôt que de me focaliser sur un domaine unique, j'ai enrichi mes compétences techniques en fonction des besoins propres aux différents contextes dans lesquels j'ai évolué. J'ai ainsi pu me forger un savoir-faire vaste dans le digital, et en particulier approfondi au niveau des technologies du machine learning.

Expériences

octobre 2019 - Aujourd'hui | Rueil-Malmaison, France

High tech

Schneider Electric- Schneider Electric

Lead Data Engineer

- Référant technique big data, stack AWS : S3, lambda, EMR, DynamoDB, CloudFormation
- Encadrement de 5 ingénieurs et project management sur les projets clients de la plateforme
- Membre de la data privacy task force
- Améliorations transverses sur la plateforme (CI, automatisation, refactorisation etc.)
- Développement en Python de fonctionnalités d'ingestion de données
juillet 2018 - Aujourd'hui | Paris, France

Immobilier

Icade Promotion- ICADE

Lead développeur Python & Data Engineer

- Mise en place d'un serveur Django sur des bases de données legacy
- Développement d'API Rest, documentation via Swagger et tests unitaires
- Ingestion et exploitation de donnés via DataLake (HDFS, Spark SQL, Flume).
- Déploiement et CI via Ansible et GitlabCI
- Logging et monitoring via Graylog
mars 2019 - mars 2019 | Paris, France

Conseil & audit

Advancy

Data Scientist

- Analyse de données commerciales à fin stratégique sur Jupyter notebook
- Agrégation des données via Pandas et analyse de clustering via Scikit-learn
- Définition des objectifs de l’analyse en fonction des objectifs commerciaux et opérationnel visés
- Présentation pédagogique et non technique des résultats aux acteurs stratégiques concernés
février 2018 - juillet 2018 | Paris, France

E-commerce

Tomagop

Data Scientist

Recommandations externes

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Langues

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