Patrick El-Hage

data engineer & data scientist

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8546
  • 2.3477
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Patrick.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour

Préférences

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
+2 autres

Vérifications

Langues

Catégories

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 et du big data.

Expériences

Schneider Electric - Schneider Electric

High tech

Lead Data Engineer

Rueil-Malmaison, France

octobre 2019 - Aujourd'hui

- 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

Icade Promotion - ICADE

Immobilier

Lead développeur Python & Data Engineer

Paris, France

juillet 2018 - Aujourd'hui

- 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

Advancy

Conseil & audit

Data Scientist

Paris, France

mars 2019 - mars 2019

- 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

Tomagop

E-commerce

Data Scientist

Paris, France

février 2018 - juillet 2018

Recommandations externes

Formations