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Ghali Lahlou

Lead Data Scientist | Data Engineer

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Paris, France
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Ghali in a few words

Suite à un Master à l'école Centrale Paris en Data Science, j'ai rejoint l'entreprise Zettafox, acquise par Mazars en 2018, spécialisés dans le conseil en Data.

Lors de mes 4 années d'expérience, mon rôle était de superviser et d'implémenter des projets data internationaux (USA, France, Luxembourg) pour des clients dans divers secteurs (EDF, European Investment Bank, Total, Coty, ect).

En tant que Lead data Engineer | architect, j'ai pu choisir et créer des architectures SI (AWS, RESTFUL API, conteneurization, ect) , des pipelines data (Airflow, Docker, python) et gérer des équipes jusqu'à 5 personnes (SCRUM).

En tant que Lead Data Scientist, j'ai pu mener des workshop avec le client, identifier les besoins puis définir une roadmap d'implémentation. A cet effet, j'ai ainsi implémenté un projet NLP ( SpaCy, gensim, Word2vec), un système de recommendation (python, TF-IDF, pandas, scikit-learn).

Experience

EDF - EDF

Energy & Utilities

Senior Data Engineer

Puteaux, France

October 2019 - March 2020

Mise en place d'une data pipeline produisant des indicateurs clés de succès d'une campagne ( + 10 Millions de prospects)
• Au sein d'une équipe de 5 personnes, le rapport final, mis à jour quotidiennement, comprenait des mesures très spécifiques montrant l'ensemble du funnel marketing de la campagne (de la génération de prospects aux ventes).
• Montée en compétence de l'équipe sur les meilleures pratiques en termes de développement en introduisant Docker et CI/CD.
• Technologie utilisée : R, CentOs, Docker, Hive, Hadoop et Oracle.

Solvay - Solvay

Chemical

Senior Data Scientist

Courbevoie, France

May 2017 - May 2018

Lead and main contributor of an NLP project for a major Chemistry Company (1 year)
· Built an analytics web-app (frontend + RESTful API Flask + ML models) to allow an interactive analysis of predictions by nontechnical clients. Ensured quality of development using Continuous Integration (unit / functional tests with Gitlab and Docker). Used Continuous Deployment to push the app into production with Ansible.
· Built a topic extraction algorithm that allowed detecting 11 % of mislabeled articles by human among 3500+ articles.
· Enhanced the search-functionality of the application by leveraging faceted search using Elasticsearch.
· Technology used: Python, Elasticsearch, gitlab-ci, UNIX, Docker, Javascript, AJAX, Ansible
· Python libraries: Gensim (word2vec), Spacy, Flask-Rest plus, Pandas.

US event software company

High Tech

Senior Data scientist

Courbevoie, France

February 2019 - June 2019

Main contributor of a recommender system for a US event management platform company (6 months)
• Produced a TF-IDF based recommendation system suggesting conferences to attendees considering their past attended conferences with an accuracy of 78 %.
• Technology used: Python, AWS, Flask Restful.

International Fragrance company

Luxury Goods

Senior Data Scientist

Courbevoie, France

March 2020 - September 2020

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