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Découvrez ce que recherche Patrick
- Déplacement
- Peut faire la totalité d'une mission dans vos locaux
- Durée de mission
- Recherche des missions ≤ 1 semaine, ≤ 1 mois, entre 1 et 3 mois, entre 3 et 6 mois, ≥ 6 mois
- Taille d'entreprise
- Recherche des entreprises de 1 personne, 2 - 10 personnes, 11 - 49 personnes, 50 - 249 personnes, 250 - 999 personnes et 2 autres
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.
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
juillet 2018
- Aujourd'hui
| Paris, France
Immobilier
Icade Promotion
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
- 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
| 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
- 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
- Architecture et industrialisation d’une solution digitale
- Développement d’un modèle de monétisation sur la base de l’architecture proposée
- Natural Language Processing (NLP) pour l’analyse sémantique de texte
- Scikit Learn, NLTK, et Python pour la création de modèles, industrialisation du modèle en Javascript
- Approche Bag of Words : Latent Semantic Analysis (LSA), TF-IDF, Vectorisation de texte
- Développement d’un modèle de monétisation sur la base de l’architecture proposée
- Natural Language Processing (NLP) pour l’analyse sémantique de texte
- Scikit Learn, NLTK, et Python pour la création de modèles, industrialisation du modèle en Javascript
- Approche Bag of Words : Latent Semantic Analysis (LSA), TF-IDF, Vectorisation de texte
décembre 2016
- septembre 2017
| Paris, France
E-commerce
Oyst
Data Scientist & Data Engineer
- Mise en place d’une infrastructure data sur la plateforme AWS via fluentd et terraform
- Déploiement d’une architecture en microservices via Docker, Docker Compose, et Travis CI
- Gestion de la base de donnée Elasticsearch et création de dashboards Kibana
- Pré-processing quotidien et automatisé des données via Python et Airflow
- Cluster EMR : Data Lake via Hive et pré-processing de données via Hadoop MapReduce
- Responsable Dataviz et création de reporting quotidien
- Définition des besoins fonctionnels des équipes opérationnels et DevOps
- Déploiement d’une architecture en microservices via Docker, Docker Compose, et Travis CI
- Gestion de la base de donnée Elasticsearch et création de dashboards Kibana
- Pré-processing quotidien et automatisé des données via Python et Airflow
- Cluster EMR : Data Lake via Hive et pré-processing de données via Hadoop MapReduce
- Responsable Dataviz et création de reporting quotidien
- Définition des besoins fonctionnels des équipes opérationnels et DevOps
mai 2016
- novembre 2016
| Paris, France
Télécommunications
EXTIA
Lead développeur Python
- Client : SFR Web Business
- Lead développeur Python d'une webapp de centralization de données
- Encadrement de 3 développeurs juniors
- Mise en place d'API REST, système de cache Elasticsearch
- Architecture de backend (Django, RabbitMQ, celery, supervisor)
- Développement frontend (HTML, AngularJS, CSS)
- Déploiement et CI via Ansible et Jenkins
- Lead développeur Python d'une webapp de centralization de données
- Encadrement de 3 développeurs juniors
- Mise en place d'API REST, système de cache Elasticsearch
- Architecture de backend (Django, RabbitMQ, celery, supervisor)
- Développement frontend (HTML, AngularJS, CSS)
- Déploiement et CI via Ansible et Jenkins
octobre 2011
- septembre 2015
| Paris, France
Centres de recherche
CNRS
Chercheur en Physique Expérimentale (Doctorat et post-doctorat)
- Modélisation et classification d'évènements astronomiques (PCA, clustering, modèles analytiques)
- Communication de résultats en congrès internationaux
- Développement d'algorithme en C++ et de pipeline de traitement de données en Python et Django
- Traitement de plusieurs centaines de TBs d'images astronomiques via MapReduce et HDFS
- Entrainement et validation de modèles (maximisation de likelihood, Monte Carlo Markov Chain, Gauss-Newton, simulations Monte Carlo, Jackknife)
- Communication de résultats en congrès internationaux
- Développement d'algorithme en C++ et de pipeline de traitement de données en Python et Django
- Traitement de plusieurs centaines de TBs d'images astronomiques via MapReduce et HDFS
- Entrainement et validation de modèles (maximisation de likelihood, Monte Carlo Markov Chain, Gauss-Newton, simulations Monte Carlo, Jackknife)
Recommandations externes
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