Senior Data Engineer

2/2022 – offen

Daten-Pipeline-Entwicklung:

Entwurf, Entwicklung und Wartung von Daten-Pipelines.
Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen, Transformation in ein nutzbares Format und Laden in Datenlager.

Datenmodellierung:
Erstellung und Verwaltung von Datenmodellen.
Definition der Struktur und Beziehungen von Datenentitäten zur effizienten Speicherung und Abfrage.

Datenintegration:
Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, APIs und externen Anbietern.
Sicherstellung der Datenpräzision und -konsistenz durch Datenbereinigung und Transformation.

Datenarchitektur:
Beitrag zur Gestaltung und Optimierung der Datenarchitektur.
Treffen von Entscheidungen hinsichtlich Speichertechnologien, Datenlakes und Datenlagern zur Unterstützung der Skalierbarkeit.

Leistungssteigerung:
Überwachung und Optimierung von Daten-Pipelines und Datenbanken.
Verbesserung der Datenverarbeitung und Abfrageleistung.

Datenqualitätssicherung:
Implementierung von Datenqualitätsprüfungen und Validierungsprozessen.

Sicherstellung der Datenpräzision und -zuverlässigkeit.
Datensicherheit:
Sicherstellung der Datensicherheit durch Implementierung von Zugangskontrollen, Verschlüsselung und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen.

Zusammenarbeit:
Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, einschließlich Datenanalysten und Data Scientists.
Verständnis für deren Datenanforderungen und Bereitstellung von sauberen, gut strukturierten Daten für Analysen.

Dokumentation:
Pflege umfassender Dokumentation von Daten-Pipelines, Modellen und Prozessen. Sicherstellung von Transparenz und Wissensaustausch innerhalb der Organisation.

Amazon Web Services (AWS), Data Vault, Datawarehouse / DWH, ETL, Pentaho Open-Source-BI-Suite, Python, snowflake

2/2020 – 2/2022

"Ich habe ein zentrales Datenlager für alle Geschäftsbereiche wie HR, CR, FM, FI und andere implementiert. Meine Arbeit half ihnen, ihr Berichtssystem von Excel-basiert auf eine moderne Datenbank umzustellen. Ich habe die ETL-Pipeline vorbereitet, um Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich SAP, zu extrahieren. Darüber hinaus habe ich ein robustes und skalierbares Datenmodell für das Datenlager entworfen, um eine effiziente Datenhaltung sicherzustellen."

Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS), Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Microsoft SQL-Server (MS SQL), Java (allg.)

10/2018 – 1/2020

Ich habe an einem sehr großen Projekt für eines der führenden Versicherungsunternehmen gearbeitet, bei dem ich einen Java-basierten Connector entwickelt habe, um Daten aus SAP zu extrahieren und die Daten in ein spezifiziertes Format für ein anderes Non-SAP-Modul zu übertragen. Darüber hinaus habe ich auch an einigen anderen Data-Warehouse-Projekten gearbeitet.

Java (allg.), Oracle Business Intelligence (BI), Pentaho Open-Source-BI-Suite, PostgreSQL