Senior Data Engineer
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- 100€/Stunde
- 10243 Berlin
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- 06.12.2025
- Contract ready
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
9/2023 – 12/2025
Tätigkeitsbeschreibung
*Neuaufbau der gesamten Dateninfrastruktur (End-to-End), einschließlich Architekturdesign und Implementierung der zentralen Data-Engineering-Komponenten.
*Optimierung des DBT-Modeling-Layers durch einen inkrementellen Ansatz für Verarbeitung und Speicherung; dies führte zu einer Kostensenkung um 50 % und einer Reduzierung der Verarbeitungszeit um 70 % (inkl. Migration von DBT Local zu DBT Cloud ohne Ausfallzeiten).
*Konfiguration von GCP Datastreams zur Anbindung von AWS-Aurora-Datenbanken an BigQuery für die Datensynchronisation in Echtzeit.
*Etablierung einer Staging-Umgebung, wodurch die Effizienz in der Feature-Entwicklung um 50 % gesteigert wurde.
*Implementierung einer Echtzeit-GA4-Event-Pipeline: Datenaufnahme via Pub/Sub, Verarbeitung und Anreicherung in Databricks sowie Speicherung in BigQuery für Low-Latency-Analysen.
*Konzeption und Implementierung von Daten-Pipelines (Apache Airflow, Python) zur Integration von HubSpot-Daten (Formulare, Kontakte, Deals, Sales Leads) in die Reporting-Infrastruktur.
*Entwicklung automatisierter Tests mit Pytest und Deployment in Google Cloud Run, getriggert durch Pull Requests in GitHub via GitHub Actions.
*Aufbau und Rekrutierung eines Data-Teams (Data Scientist, Junior Data Engineer, Werkstudent) zur Skalierung und Steuerung der wachsenden Datenanforderungen.
Python-Programmierer, Softwareentwickler, SQL Entwickler, Google Cloud, Google Adwords, Google Analytics
4/2023 – 8/2023
Tätigkeitsbeschreibung
*Entwurf der Datenarchitektur für die Competitor Intelligence Abteilung zur Erfassung und Strukturierung von Markt- und Projektdaten.
*Entwicklung von Web-Crawlern zum Sammeln von Informationen ¨uber offene Stellen im Kundenstamm von Cintellic.
*Planung und Durchführung der Migration der internen On-Premise-Infrastruktur zu Microsoft Azure.
*Aufbau interner Reporting-Lösungen mit Power BI zur Bereitstellung handlungsorientierter Erkenntnisse für Stakeholder
Azure Synapse Analytics, Power Bi, Python, Microsoft Azure
4/2021 – 3/2023
Tätigkeitsbeschreibung
*Baute die gesamte Dateninfrastruktur von Grund auf auf, inklusive Architekturdesign und Implementierung von Kern-Pipelines in Apache Airflow und DBT Cloud.
*Erstellte DBT-Modelle und entwickelte fortgeschrittene Aggregationen für Kundenmetriken.
*Konfigurierte AWS DMS für die Echtzeit-Replikation (Aurora MySQL zu Redshift) und orchestrierte die darauf folgenden DBT-Transformationen.
*Baute Metabase-Dashboards für das Management, um Einblicke in die Firmenleistung und operative KPIs zu gewähren.
*Entwickelte einen Klassifizierungs-Algorithmus, um Kunden zu segmentieren und gezieltere Reaktivierungskampagnen zu steuern.
*Erstellte eine Event-Driven Pipeline für den Datenaustausch mit externen Stakeholdern (via AWS EventBridge, S3, Lambda).
*Designte Metabase-Reports für Sales- und Produktteams zur Überwachung von Wachstum und Geschäftserfolg.
Amazon Web Services (AWS), Big Data, Business Intelligence and Reporting Tools (BIRT), Data Warehousing, Python, SQL
3/2019 – 4/2021
Tätigkeitsbeschreibung
*Entwicklung eines Machine-Learning-Modells zur Prognose durchschnittlicher Lagerkosten mit 85 % Genauigkeit zur Unterstützung der datengestützten Finanzplanung.
*Aufbau von ETL-Pipelines zur Auditierung von Lieferanten im Castlegate-Programm, wodurch potenzielle Verluste in Höhe von 2 Mio. € vermieden wurden.
*Implementierung von Airflow DAGs zur Prüfung von Versandkosten über mehrere Frachtführer hinweg, was zur Rückforderung von 4,6 Mio. € an Überzahlungen führte.
*Migration des On-Premise Data Warehouse und der ETL-Pipelines auf die Google Cloud Platform (GCP) unter Nutzung von BigQuery und Cloud Composer für skalierbare Analysen.
*Migration zentraler Dashboards von Power BI zu GCP Data Studio zur Sicherstellung eines konsistenten und zugänglichen Reportings.
*Erstellung einer ETL-Pipeline zur Datenqualitätssicherung (Data Quality Assurance) für Produktkataloge, was die Conversion Rate um 2 % steigerte.
*Entwicklung eines ETL-Tools zur Anpassung von Gebotsstrategien, wodurch eine CTR von 4 % bei saisonalen Keywords erreicht wurde.
*Entwicklung GCP-basierter Monitoring-Tools für Marketingkampagnen zur Anomalieerkennung und automatischen Drosselung von Kampagnen bei Bedarf.
*Implementierung von Alerting-Systemen zur Überwachung von Interaktionen mit externen Anbietern (u. a. idealo.de, mobile.de und möble24.de).
*Automatisierung von Reporting-Workflows und Performance-Monitoring mittels Python und Google Apps Scripts zur Optimierung von Kampagnen-Tracking und Datenaustausch.
Apache, Big Data, Data Science, Data Warehousing, Google Adwords, Google Analytics, Google Cloud
8/2017 – 3/2019
Tätigkeitsbeschreibung
*Analysierte Rekrutierungs- und Lagerbestandsdaten, um Muster zu identifizieren und die Einstellungsprozesse zu optimieren.
*Entwickelte gemeinsam mit dem Data-Science-Team Algorithmen für das Kandidaten-Profiling (inkl. Keyword-Matching) und verfeinerte diese.
*Implementierte Strategien zur Minimierung von Bias im Auswahlverfahren, um die Fairness und Treffsicherheit in der Recruiting-Pipeline zu verbessern.
*Führte tiefgehende Analysen mit Python und SQL durch, um die Ursachen für Mitarbeiterfluktuation im Lager zu ermitteln und empfahl datenbasierte Gegenmaßnahmen.
Amazon Web Services (AWS), Data Science, Data Warehousing, Python, SQL
Ausbildung
HTW Berlin
Berlin
Ainshams Univerisity in Cairo
Cairo
Persönliche Daten
- Englisch (Muttersprache)
- Deutsch (Muttersprache)
- Arabisch (Muttersprache)
- Europäische Union
Kontaktdaten
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