Construire le socle des décisions pilotées par la donnée.
Je suis Ganpat Patel, Ingénieur Data basé à Paris. Je conçois et développe des plateformes data robustes et scalables — de l’ingestion temps réel depuis de multiples sources aux workflows orchestrés avec Airflow, en passant par le traitement distribué avec PySpark et Databricks, ainsi que des plateformes cloud modernes sur GCP, Azure et AWS.
Récemment chez Deezer, j’ai conçu un framework de migration CI/CD, en migrant des pipelines de Jenkins vers GitHub Actions tout en auditant et en repensant les workflows existants. En parallèle, j’ai développé une solution de monitoring sur GCP pour améliorer la visibilité FinOps et le suivi des coûts cloud. Auparavant chez Mu Sigma, j’ai dirigé une équipe gérant un large portefeuille de pipelines ADF et d’assets de données en production, piloté une initiative de qualité des données en recalibrant des centaines de tables Hive, et développé un MVP d’analytique graphe avec Neo4j pour identifier des tendances de maladies dans le domaine de la santé animale.
Années d’expérience
3.5+
Certifications
4+
Pipelines en production gérés
170+
Tables en production maintenues
2000+
Assets de données restaurés
150+
Solutions de monitoring développées
3+
Langues parlées
🇬🇧AnglaisB2 — IELTS
🇫🇷FrançaisB1 — TCF
🇮🇳HindiC2 — Natif
🇮🇳RajasthaniC2 — Natif
🇮🇳KannadaA2 — À l'oral uniquement
Au-delà de la Data — Centres d'intérêt
🗺️Géographie
🌍Géopolitique
📜Histoire
✈️Voyages
🏏Cricket
🤯Théories des Paradoxes
02 — Compétences
Mes Compétences
Compétences Techniques
Python
Langage
S
SQL
Langage
Scala
Langage
Terraform
IaC
Apache Airflow
Orchestration
Apache Kafka
Streaming
d
dbt
Transformation
PySpark
Traitement
Databricks
Plateforme
D
Delta Lake
Stockage
GCP
Cloud
A
Azure
Cloud
A
AWS
Cloud
BigQuery
Entrepôt
Snowflake
Entrepôt
Docker
Infrastructure
Kubernetes
Infrastructure
GitHub Actions
DevOps
PostgreSQL
Base de données
Neo4j
Base graphe
MongoDB
Base de données
Cassandra
Base de données
P
Power BI
Visualisation
Grafana
Supervision
Dataiku
Plateforme
FastAPI
API
Streamlit
Application
Claude Code
Plateforme
GitHub Copilot
Plateforme
Compétences Humaines
Résolution de problèmes
Exécution
Esprit Critique
Stratégie
Narration
Communication
Collaboration
Travail d'équipe
Idéation
Créativité
Adaptabilité
Exécution
Communication avec les Parties Prenantes
Communication
Sens des responsabilités
Leadership
Priorisation
Exécution
Leadership
Leadership
Gestion du Temps
Exécution
Prise de décision
Stratégie
Attention aux détails
Exécution
Sens des affaires
Stratégie
03 — Certifications
Certifications Vérifiées
Cliquez sur une carte pour vérifier sur le site officiel de l'émetteur.
Conçu et maintenu des pipelines temps réel fiables alimentant les systèmes aval de reporting et d'analyse.
Géré une infrastructure GCP scalable avec Terraform pour des déploiements cohérents et reproductibles.
Amélioré la robustesse et le monitoring des workflows Airflow en production pour maintenir la fiabilité.
Contribué à la migration Syslog vers Kafka via refactoring, correction de bugs et collaboration en hackathon.
Orchestration
SQL
Airflow
DevOps
GCP
Terraform
Python
Mu Sigma
Trainee Decision Scientist-3
📍 Bengaluru, Karnataka, Inde
Janv. 2024 – Juil. 2024
Piloté les processus ETL quotidiens et maintenu la disponibilité de plus de 1500 assets Hive pour le reporting et l'insight.
Supervisé et géré plus de 40 pipelines Azure Data Factory en résolvant rapidement les échecs.
Coordonné avec les équipes source et les parties prenantes métier pour garantir la disponibilité et l'intégrité des données.
Amélioré les structures de pipeline existantes et les opérations ETL pour gagner en efficacité.
Orchestration
PyCharm
SQL
Azure DevOps Server
DevOps
Microsoft Azure
Azure Data Factory
PySpark
Azure Data Lake
ServiceNow
Git
Python
Mu Sigma
Trainee Decision Scientist-2
📍 Bengaluru, Karnataka, Inde
Oct. 2022 – Janv. 2024
Contribué à des démarches de décision pilotée par la donnée sur plusieurs missions avec des workflows analytiques et data.
Géré les processus de rafraîchissement ETL et résolu les écarts de reporting aval pour garantir la disponibilité à temps.
Recalibré plus de 150 assets historiques pour corriger une corruption causée par des backfills sans logique d'upsert.
Livré un POC Neo4j et des analyses détaillées mettant en évidence des insights actionnables pour le client.
PyCharm
React
DevOps
Azure Databricks
Power BI
Azure Data Factory
Data Analysis
PySpark
Azure Data Lake
Neo4j
Git
Advanced Excel
Tata Consultancy Services
Ingénieur Système Assistant
📍 Bengaluru, Karnataka, Inde
Août 2021 – Sept. 2022
Travaillé pour une grande organisation européenne de l'énergie sur la gestion des services IT via ServiceNow.
Pris en charge incidents, changements, demandes, rapports, base de connaissances, catalogue de services, flows et scripting.
Configuré listes, formulaires, filtres, import sets, transform maps, plugins et activités de développement associées.
Renforcé l'expertise plateforme en obtenant la certification ServiceNow CSA pendant le poste.
ServiceNow Administration
Scripting
IT Service Management
Service Desk
ServiceNow
Stage
Stagiaire Data Science
Exposys Data Labs
📍 Bengaluru, Karnataka, Inde
Juil. 2020 – Août 2020
Travail centré sur la segmentation client avec K Means afin d'analyser les comportements et construire des solutions ML orientées métier. Le stage a apporté une expérience concrète en analyse de données et en machine learning appliqué.
Churn Management
Data Science
Data Analysis
Python
Stage
Stagiaire Data Science
Great Learning
📍 Inde
Juin 2020 – Août 2020
Complété un programme de 9 semaines avec 7 semaines de formation et 2 semaines de projet, livrant 2 mini-projets et 1 projet majeur. L'expérience a renforcé la résolution de problèmes, le travail d'équipe et la livraison sous contrainte.
Data Science
Data Cleaning
Exploratory Data Analysis
Python
Stage
Stagiaire Machine Learning
Verzeo
📍 Inde
Juil. 2019 – Août 2019
Complété un stage de 2 mois en machine learning soutenu par le programme Microsoft Technology Associate, avec des cas d'usage en modèles prédictifs, NLP et deep learning. L'expérience a consolidé le prétraitement, le choix de modèle et l'évaluation.
Machine Learning
Natural Language Processing
Python
Formation
Master en Informatique
Data Science & Analytique
EPITA
📍 Paris, France
Sept. 2024 – Avr. 2026
Obtention d’un MSc en informatique avec une spécialisation en Data Science et Analytics. Le programme a renforcé l’expertise en analyse de données, machine learning, deep learning et technologies big data à travers des projets pratiques sur des jeux de données à grande échelle et des solutions prêtes pour la production.
Data Analysis
Machine Learning
Deep Learning
Big Data
MBA en Analyse d'Affaires
Programme Exécutif
Manipal Academy of Higher Education
📍 Manipal, Inde
Juin 2023 – Août 2025
Obtention d’un MBA en Business Analytics avec une formation structurée en stratégie d’entreprise et en prise de décision pilotée par la donnée. Le cursus a consolidé les bases en analytics, big data, web analytics, modélisation prédictive et data visualisation via des cas concrets et des projets orientés industrie.
Note: 9.21
Python
Business Analytics
Data Science
Licence en Ingénierie
Informatique & Ingénierie
Visvesvaraya Technological University
📍 Belagavi, Inde
Août 2017 – Août 2021
Obtention d’un Bachelor en Computer Science & Engineering avec de solides bases en algorithmes, structures de données, programmation, génie logiciel et bases de données. Les projets et travaux académiques ont renforcé la résolution de problèmes et préparé à des défis réels en data et logiciel.
Note: 7.92 CGPA
Code Troopers
NSS
Eco Club
Comité de classe
Algorithms
Data Structures
Software Engineering
Databases
05 — Projets
Ce que j'ai Construit
RÉCENT
Févr. 2025 – Avr. 2025
Le Détective du Vol
Application Streamlit prédisant les prix des vols avec Airflow automatisant l'ingestion de données et les jobs planifiés. Intégration de Great Expectations pour la validation et Grafana pour la surveillance.
Détection de Fausses Nouvelles — Deep Learning & LLMs
Évaluation de modèles de deep learning (LSTM, GRU, TextCNN) pour la classification de fausses nouvelles. Utilisation de données web en temps réel et de modèles LLM (RoBERTa).
Pipeline PySpark analysant le jeu de données des trajets de taxi de New York sur AWS S3. UDF de distance Haversine et Manhattan, agrégations par heure, jour de la semaine et zones de prise en charge/dépose les plus fréquentées, avec résultats réécrits sur S3.
Optimisé l'appariement et l'ordonnancement de cadres avec des algorithmes gloutons et MinHash/LSH. Amélioration de la diversité des tags avec la technique des tags disjoints.
40+ pipelines de production gérant 1500+ assets Hive chez Mu Sigma. Surveillance, alertes et résolution des écarts ETL — amélioration du taux de réussite de 6%.
Azure ADF
PySpark
SQL
Databricks
Python
2023
POC Graphe de Connaissances Neo4j
MVP d'analyse graphique modélisant les tendances de maladies en santé animale pour un client Fortune 500. Construit avec Neo4j et requêtes Cypher.
Neo4j
Cypher
Python
Graph Analytics
2023
Recalibrage des Valeurs de Hachage
Projet d'intégrité en 2 phases recalibrant 150+ tables Hive pour résoudre la corruption historique. Coordination transversale avec les parties prenantes.
ETL
Python
Hive
Azure
2021
TapShip
Plateforme connectant les agriculteurs aux marchés nationaux — de l'ingestion logistique au suivi des livraisons. Construit à l'université comme projet full-stack.
Vérifier
