Neel Shah

Responsable technique · Ingenieur senior en donnees

Ottawa, ON, Canada [email protected] neelshah18.com LinkedIn GitHub Scholar

Profil

Responsable technique et ingenieur senior en donnees avec plus de 10 ans d\'experience dans la creation et la livraison de plateformes cloud, data et logicielles en sante et en services financiers. Il dirige et accompagne une equipe de six ingenieurs, oriente les decisions d\'architecture et d\'ingenierie et collabore avec les parties prenantes durant tout le SDLC. Son experience comprend des plateformes traitant plus d\'un milliard de points de donnees de sante et plus d\'un million de transactions financieres par heure.

10+

Annees d'experience

1B+

Points de donnees de sante

1M/h

Transactions

Bases de code PySpark

Ingenieurs encadres

3M+

Telechargements OSS

Leadership et IA

Leadership et livraison

Leadership d'equipes transversales
Planification et feuilles de route
Priorisation du backlog
Gestion des parties prenantes
Agile / Scrum et SDLC
Gestion des versions
Mentorat et recrutement technique

Deploiement et operations IA

Deploiement de modeles en production
MLOps et suivi des modeles
Optimisation de l'inference
Personnalisation de modeles open source
Ingenierie de prompts
AWS Bedrock

Competences techniques

Ingenierie des donnees

Python · SQL · PySpark · Apache Spark · ETL · Data lakes

Cloud et plateformes

Azure · AWS · Databricks · Docker · CI/CD

Architecture

API REST · FastAPI · Microservices · Systemes distribues

Analytique

Power BI · Elasticsearch · Suivi des modeles · TALN

Sante

Donnees nationales · Classification clinique · Analyse des medicaments

Services financiers

Risque de credit · Fraude · Moteurs de politiques · Pistes d'audit

Conformite

PII · PIPEDA · Controles reglementaires · Accessibilite WCAG

Operations

Incidents de production · Gestion des versions · Fiabilite

Parcours professionnel

Institut canadien d'information sur la sante (ICIS)

Responsable technique / Consultant de programme

Juillet 2023 - aujourd'hui

Ottawa, ON

AWS BedrockIAPySparkPythonDonnees de santeLeadership

Dirige la livraison de bout en bout de produits nationaux de donnees de sante avec une equipe de six ingenieurs, de la planification au soutien en production.
Dirige une initiative IA sur AWS Bedrock qui associe la CIM-10 a la CIM-11 et resume les notes cliniques afin d'ameliorer le regroupement et la classification hospitaliere.
A livre en un trimestre et sous le budget une solution IA pour les monographies et indications pharmaceutiques, permettant l'analyse nationale des couts et tendances des medicaments avec POP Grouper.
A concu une architecture IA locale axee sur la confidentialite afin de proteger les donnees et infrastructures de sante sensibles.
A modernise CMG Grouper de SAS vers Python et PySpark, reduisant de trois jours a moins d'une heure le traitement de 24 millions d'enregistrements.
A livre des pipelines POP Grouper traitant plus d'un milliard de points de donnees de sante pour l'analyse et les rapports nationaux.
Gere les priorites, les risques, les versions et les mises a niveau trimestrielles de 94 bases de code PySpark, tout en accompagnant les ingenieurs.

EXL Service (mandat chez Goldman Sachs)

Consultant principal

Mai 2022 - Juillet 2023

Ottawa, ON

PySparkPythonFastAPIRisque de creditServices financiers

A coordonne quatre ingenieurs sur deux projets simultanes de risque de credit et de fraude, en collaboration avec les parties prenantes metier.
A construit et pris en charge le moteur central de politiques Apple Card, Walmart Card et GM Card avec Python, PySpark et FastAPI, traitant plus d'un million de transactions par heure avec controles PII et pistes d'audit.
A concu des API REST traitant plus de 1 000 demandes par minute avec des temps de reponse inferieurs a la seconde.
A resolu plusieurs incidents de production P0, contribuant a eviter plus de 10 millions de dollars d'exposition au risque client.
A developpe une automatisation Python et PyUnit reduisant de 60 % le temps des tests de bout en bout.
A evalue les choix technologiques et participe aux entretiens et a la selection des ingenieurs.

Canopy Growth Corporation

Architecte systemes web

Juillet 2021 - Avril 2022

Ottawa, ON

PythonFastAPIDockerAWSMongoDBMicroservices

A virtualise les environnements AEM de developpement et de production avec Docker, Python et AWS, economisant 5 millions USD par an.
A dirige la modernisation et la livraison de 42 sites de marque, faisant passer l'equipe du mode cascade a l'agile.
A concu et lance un microservice partage Python et FastAPI sur Docker et AWS pour la recherche de produits, le paiement et les flux communs, a 100 000 requetes par heure.
A construit un outil automatise d'analyse WCAG et des API de rapports KPI pour l'ensemble du portefeuille numerique.

Manuvie

Developpeur Python senior

Aout 2020 - Juillet 2021

Waterloo, ON

AzurePythonPower BICI/CDInfrastructure cloud

A construit, maintenu et fait evoluer une infrastructure cloud Azure de plus de 1 800 serveurs Windows et Linux avec un SLA de 99,99 %.
A developpe des scripts d'automatisation pour la supervision, le patching et la maintenance des serveurs avec Python, API REST et Azure.
A cree des tableaux de bord Power BI en temps reel pour l'infrastructure Azure, donnant a l'equipe d'operations une visibilite continue sur plus de 1 800 serveurs.
A developpe et maintenu des scripts Python pour l'environnement de calcul distribue AXIS et Moody's, reduisant les couts operationnels de 5 %.
A automatise le pipeline CI/CD avec Python, Docker et Git, en reduisant de 45 minutes le temps de debogage grace a des tests automatises des environnements Azure.

SITA

Developpeur Python

Septembre 2019 - Juin 2020

Montreal, QC

PythonAzureMicroservicesPower BISystemes temps reel

A concu et developpe un systeme analytique aeroportuaire en temps reel integrant LiDAR et materiel camera avec Python et programmation reactive, pour offrir une conscience operationnelle en direct.
A pilote la migration d'une base de code Python 2 a grande echelle vers Python 3, en modernisant des systemes centraux sans interruption de service.
A transforme un systeme monolithique legacy en architecture microservices cloud sur Azure, avec des gains significatifs de scalabilite et de fiabilite.
A reduit de 30 minutes le temps des tests backend en integrant l'automatisation dans le pipeline CI.
A construit une plateforme globale de visualisation Power BI pour l'analyse des lignes produits Azure, permettant des decisions pilotees par la donnee a l'echelle de l'organisation.

Lakehead University

Assistant de recherche et developpeur Python

Novembre 2017 - Mai 2019

Thunder Bay, ON

PythonElasticsearchAWSETLTALNRecherche

A publie trois articles evalues par les pairs sur le TALN, l'analyse de sante publique et les systemes distribues, totalisant plus de 100 citations.
A concu un cluster Elasticsearch de 20 noeuds et une plateforme analytique AWS utilises par Sante Canada et les equipes internes de recherche.
A developpe un modele TALN Random Forest atteignant 93,4 % de precision pour la classification de sante publique a l'echelle populationnelle.

Datalog.ai

Developpeur Python

Janvier 2017 - Aout 2017

A distance

PythonAWSAPIsTALNChatbot

A construit une API analytique asynchrone pour chatbots capable de traiter des milliers de requetes par seconde.
A developpe plus de 5 tableaux de bord temps reel sur AWS pour l'analyse semantique et l'extraction de sujets de conversations chatbot.
A concu un algorithme de clustering pour des systemes d'aide a la decision conversationnels.
A cree des outils Python et Bash pour l'automatisation de centres d'appels, la conversion de donnees et l'integration API REST, JSON et CRUD.

Panchamrut Dairy

Developpeur Python et analyste de donnees

Juillet 2014 - Decembre 2016

Godhra, Gujarat, Inde

PythonSAPSeries temporellesETLPower BI

A construit un systeme d'analyse en temps reel des couts produits bruts et de la logistique transport avec SAP et Python.
A developpe un modele de prevision des ventes par series temporelles pour les lignes de glaces avec une efficacite de prediction de 71 %.
A concu une logique ETL et un pipeline de generation de rapports pour les donnees ventes, couts et stocks dans plusieurs formats, dont Excel, CSV et PDF.
A collabore avec les responsables data warehouse pour evaluer et revoir l'architecture ETL, en ameliorant le debit et la maintenabilite des pipelines.