Khalil El Khiari Email & Phone Number | • Proposer des architectures data adaptées aux besoins de différents clients • Expérience avec les écosystèmes cloud : Azure (Synapse Analytics), GCP, IBM Cloud, Cloudera, DataBricks • Collecte des besoins, investigation sur les opportunités business, représentation de connaissances, formalisation des problématiques métier, définition des métriques d'évaluation des modèles • Définition d'un pipeline d'automatisation de l'ingestion des données et de traitement Big Data • Réalisation d'EDA (Exploratory Data Analysis), Tests statistiques d'hypothèse, Feature engineering • Visualisation des données à travers des rapports et tableaux de bord, et communication des résultats des analyses, et des concepts et solutions IA à une audience variée (technique et non-technique) • Implémentation et déploiement des algorithmes de prédiction (Classification, Régression, Clustering, Association Analysis) en utilisant les approches classiques de Machine Learning (Arbres de décision, SVM, Régressions, K-Means, ...) et ceux du Deep Learning (CNN, RNN, ...), et techniques NLP/NLU • Expérience dans le traitement d'image (Compression, réduction de bruits, Filtres) et de Computer Vision (Détection d'objets dans les images/vidéos, OCR, Reconnaissance faciale)

Khalil El Khiari

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Paris, Paris, France

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Senior Data Engineer

2021-04-01 00:00:00 - Present

Data Engineer / Data Scientist

2017-12-01 00:00:00 - 2020-03-01 00:00:00

Product Manager (Former Project Manager)

2013-01-01 00:00:00 - 2017-11-01 00:00:00

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Khalil El Khiari is a • Proposer des architectures data adaptées aux besoins de différents clients • Expérience avec les écosystèmes cloud : Azure (Synapse Analytics), GCP, IBM Cloud, Cloudera, DataBricks • Collecte des besoins, investigation sur les opportunités business, représentation de connaissances, formalisation des problématiques métier, définition des métriques d'évaluation des modèles • Définition d'un pipeline d'automatisation de l'ingestion des données et de traitement Big Data • Réalisation d'EDA (Exploratory Data Analysis), Tests statistiques d'hypothèse, Feature engineering • Visualisation des données à travers des rapports et tableaux de bord, et communication des résultats des analyses, et des concepts et solutions IA à une audience variée (technique et non-technique) • Implémentation et déploiement des algorithmes de prédiction (Classification, Régression, Clustering, Association Analysis) en utilisant les approches classiques de Machine Learning (Arbres de décision, SVM, Régressions, K-Means, ...) et ceux du Deep Learning (CNN, RNN, ...), et techniques NLP/NLU • Expérience dans le traitement d'image (Compression, réduction de bruits, Filtres) et de Computer Vision (Détection d'objets dans les images/vidéos, OCR, Reconnaissance faciale)