About Patrick
🌟Lead Data Engineer & AI Platform Engineer avec plus de 10 ans d’expérience en Data, IA et plateformes distribuées.🌟
🚀J’accompagne les entreprises dans la conception et l’industrialisation de plateformes data robustes, scalables et orientées métier : analytics, machine learning, NLP et GenAI.🤝
J’interviens sur l’ensemble de la chaîne de valeur data :
• ingestion et transformation de données,
• pipelines batch et streaming,
• architectures cloud data,
• industrialisation IA / LLM,
• visualisation et exploitation métier.
💡Au cours de mes missions, j’ai travaillé sur des problématiques complexes autour de :
- Databricks,
- Palantir Foundry,
- Spark/PySpark,
- AWS et environnements cloud,
- pipelines temps réel,
- NLP et modèles LLM,
- traitement de données à grande échelle.
J’ai notamment contribué à :
• la construction de pipelines de données cloud industrialisés,
• l’automatisation de traitements de données critiques,
• la mise en place de plateformes analytics,
• le développement de solutions IA/NLP en production,
• la création d’outils d’aide à la décision basés sur la donnée.
Mon profil combine :
• expertise technique,
• vision architecture,
• expérience produit,
• et capacité à collaborer avec des équipes métiers et techniques.
Technologies principales :
Python • Spark • PySpark • Databricks • Palantir Foundry • SQL • AWS • Kafka • dbt • ElasticSearch • OpenSearch • Docker • Machine Learning • LLMs
Disponible pour :
• missions de Data Engineering,
• plateformes data & IA,
• architecture data cloud,
• industrialisation ML/GenAI,
• accompagnement technique et expertise.
Prêt à donner vie à vos données ? Contactez-moi ! 📈✨
French
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Can work on-site
Paris (up to 50km), Marseille (up to 50km), Bordeaux (up to 50km), Lille (up to 50km), Lyon (up to 50km)
Experience
- EngieLead DataENERGY AND UTILITIESOctober 2025 - Today (8 months)Paris, FranceConception et industrialisation de pipelines de données en flux continu pour le traitement automatisé des factures dans un environnement Databricks natif du cloud.✔️ Création de pipelines d'ingestion évolutifs intégrant les systèmes SAP et les flux de données en flux continu✔️ Développement des couches de traitement Databricks Bronze/Silver avec PySpark✔️ Standardisation de la transformation des factures selon une nomenclature cible unifiée✔️ Amélioration de la fiabilité et de l'automatisation des flux de traitement des données financières✔️ Collaboration au sein d'une équipe d'ingénierie dédiée, dans un environnement Agile/Scrum
- SCOR SEPalantir Foundry & Databricks EngineerBANKING AND INSURANCEDecember 2024 - October 2025 (10 months)Paris, FranceConception et mise en œuvre de pipelines de données cloud et de solutions d'analyse interactive pour le traitement et la visualisation des données de réassurance.✔️ Conception et implémentation de pipelines d'ingestion évolutifs depuis des bases de données relationnelles vers des environnements cloud✔️ Création de pipelines de traitement de données Databricks Bronze/Silver avec PySpark et dbt✔️ Développement de pipelines de transformation métier Gold au sein de Palantir Foundry✔️ Intégration des indicateurs clés de performance (KPI) et des indicateurs analytiques aux flux de travail opérationnels✔️ Création de tableaux de bord interactifs et d'applications de données avec Foundry Workshop et Slate✔️ Contribution aux décisions d'architecture et de modélisation des données dans un environnement de développement Scrum
- eXplainData Science Project ManagerSOFTWARE PUBLISHINGJune 2019 - October 2024 (5 years and 4 months)Paris, FranceDéveloppement et l'industrialisation de fonctionnalités basées sur l'IA, le NLP et le LLM pour des produits orientés data déployés sur AWS.✔️ Conception et intégration de fonctionnalités de traitement automatique du langage naturel (NLP) et d'intelligence artificielle générative (IA générative) dans des applications de production.✔️ Traduction des besoins métier en solutions de science des données et d'IA évolutives.✔️ Création de prototypes et de preuves de concept pour des cas d'utilisation complexes d'analyse documentaire.✔️ Développement de capacités de traitement de documents à grande échelle et de recherche sémantique.✔️ Contribution à l'architecture de l'IA, à l'évaluation des modèles et aux flux de travail de déploiement.✔️ Collaboration avec plusieurs équipes d'ingénierie Agile dans un environnement orienté produit.Cas d'utilisation de l'IA/ML :✔️ Systèmes de questions-réponses sur de vastes collections de documents✔️ Synthèse automatique et génération de calendriers de publication✔️ Processus de déduplication de documents✔️ Reconnaissance d'entités nommées (NER)✔️ Classification de textes et analyse sémantique
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- Docteur en Informatique, InformatiqueUniversité de Bordeaux2017Docteur en Informatique, Informatique
- Ingénieur, Statistique, Data Mining, Big Data, InformatiqueEcole nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information2013Ingénieur, Statistique, Data Mining, Big Data, Informatique
Certifications
- Convolutional Neural NetworksCoursera2019