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Data Engineer / data analyst
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- 24.07.2024
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
1/2023 – 3/2023
Tätigkeitsbeschreibung
◦ Erfahrung in einem kleineren Unternehmensumfeld mit Schwerpunkt auf der Entwicklung von SSIS-Paketen, der Generierung von SSRS-Berichten und der Datenintegration.
◦ Nutzung von SQL zur Datenmanipulation, Python zur Verbesserung von Berichten durch Excel-Datenintegration und SSRS zur umfassenden Berichterstellung.
◦ Implementierung von End-to-End-Prozessen zur Optimierung der Datenverwaltung, der Berichterstattungsverfahren und zur Sicherstellung der Datenqualität.
◦ Versiert in der Entwicklung von SSIS-Paketen für eine effiziente Datenintegration und Transformation, wobei gleichzeitig aussagekräftige Berichte mit SSRS erstellt werden.
◦ Spielte eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Berichterstattungsfähigkeiten, der Datenqualität und der gesamten betrieblichen Effizienz für die Organisation.
Microsoft Azure, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Python, SQL
4/2022 – 4/2024
Tätigkeitsbeschreibung
◦ Entwicklung ETL-Skripte in Python, was meine Kompetenz sowohl in der Datenmanipulation als auch in Skriptsprachen zeigt.
◦ Verwendung von Docker und YAML zur Containerisierung und Bereitstellung, um den Bereitstellungsprozess zu optimieren und die Konsistenz über verschiedene Umgebungen hinweg zu gewährleisten.
◦ Orchestrierung von ETL-Prozessen zur Sicherstellung eines nahtlosen Datenflusses und Integration, was zu einer verbesserten Systemleistung und Zuverlässigkeit beiträgt.
◦ Versiert in SQL für die Erstellung und Manipulation von Tabellen, mit Schwerpunkt auf der Optimierung von Daten speicherung und abruf.
◦ Leitung der Definition von Anforderungen und Risikoanalysen, die in der Implementierung einer relationalen Datenbank und einer Daten-Einspeisepipeline gipfelten.
◦ Erfahrung in einem kleineren Unternehmensumfeld mit Schwerpunkt auf der Entwicklung von SSIS-Paketen, der Generierung von SSRS-Berichten und der Datenintegration.
◦ Nutzung von SQL zur Datenmanipulation, Python zur Verbesserung von Berichten durch Excel-Datenintegration und SSRS zur umfassenden Berichterstellung.
◦ Implementierung von End-to-End-Prozessen zur Optimierung der Datenverwaltung, der Berichterstattungsverfahren und zur Sicherstellung der Datenqualität.
◦ Versiert in der Entwicklung von SSIS-Paketen für eine effiziente Datenintegration und Transformation, wobei gleichzeitig aussagekräftige Berichte mit SSRS erstellt werden.
◦ Spielte eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Berichterstattungsfähigkeiten, der Datenqualität und der gesamten betrieblichen Effizienz für die Organisation.
• Data Engineer Ascent [10/2023-heute]
◦ Aktuelle Rolle beinhaltet die Nutzung von SQL, Python und PowerShell zur Entwicklung und Wartung von Datenbanken auf mehreren Servern.
◦ Data Engineer mit Schwerpunkt auf den Branchen E-Commerce und Teleshopping.
◦ Erfahren in der Berichterstellung, ETL-Prozessen und der Implementierung innovativer Funktionen wie Gutscheinen und personalisierten täglichen Angeboten.
◦ Versiert in der Erstellung, Aktualisierung und Optimierung von Datenladungen in SSIS für eine effiziente Datenintegration.
◦ Engagiert für Effizienzsteigerungen und Verbesserung datengetriebener Entscheidungsfindung innerhalb der Organisation.
◦ Erfahren in der Fehlerbehebung und Lösung von Problemen für interne Stakeholder.
Databricks, Azure Synapse Analytics, Big Data, Data Warehousing, SQL, Python, Informatik
Ausbildung
Uni Heidelberg
Heidelberg
Über mich
• NoSQL-Datenbanken: MongoDB, CosmosDB
• Cloud-basierte Datenbanken: Snowflake, Azure
• ETL/ELT-Pipelines: Versiert in Python und ETL-Tools, einschließlich EL Batch (Fivetran, Azure Data Factory) und Streaming (Apache Kafka), sowie dem Transformationswerkzeug DBT.
• Version control: Erfahrung in der Nutzung von GitHub für Versionskontrolle und GitHub-Aktivitäten für CI/CD.
• Aufgabenorchestrierung & -planung: Vertraut mit Airflow zur Aufgabenorchestrierung und -planung.
• Container: Versiert in der Verwendung von Docker zur Containerisierung und Kubernetes.
• BI und Analytics: Erfahrung in der Nutzung von Power BI und Tableau für Business Intelligence und Analytics.
• Programmiersprachen: Python (Jupyter Notebook, Numpy, Pandas, PySpark), C++ und JavaScript.
• Datenvisualisierung: Erfahrung in der Verwendung moderner Datenvisualisierungstools zur Visualisierung komplexer Daten und Analyseergebnisse.
• Weitere Fähigkeiten: Versiert in der Datenbereinigung und Postman für API-Tests, HTML, CSS und T-SQL in Databricks. Versiert im Microsoft Office-Paket und im Maschinellen Lernen. Berufserfahrung
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Europäische Union
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