Data Engineer / Analytics Engineer: dbt, ClickHouse, AWS
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- 21.10.2026
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Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
2/2025 – 6/2026
Tätigkeitsbeschreibung
Verantwortete die Datenplattform von der Datenaufnahme bis zu den Data Marts: mehr als 90 dbt-Modelle in ClickHouse und PostgreSQL, Tests in jeder Schicht, AWS-Ingestion mit S3 und Airflow. Reduzierte den ClickHouse-Speicherbedarf von 120 GB auf 2 GB. Entwickelte eine DSGVO-konforme PII-Filterung vor LLM-Aufrufen mit 91 Unit-Tests in der CI sowie eine OpenAI-Batch-Pipeline, die die Kosten um das 90-Fache senkte. Baute eine Claude-Code-Skills-Suite für die Triage von Airflow-, dbt- und ClickHouse-Problemen sowie das Review von Pipeline-Änderungen.
Technologien: Python, SQL, dbt, Airflow, ClickHouse, PostgreSQL, AWS, Docker, Terraform
Amazon Web Services (AWS), Continuous Integration, Datenarchitekt, Datenschutz, Docker, ETL, ETL-Entwickler, Generative KI, Git, GPT, IT-Mitarbeiter, Postgresql, Python, Relationale Datenbanken, SQL
4/2023 – 2/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Analysierte multivariate A/B-Tests auf Suchergebnisseiten mit YTsaurus (Petabyte-Skala), YQL und Python und interpretierte mehr als 1000 Metriken. Baute das A/B-Test-Protokoll des Teams von Grund auf (mehr als 10.000 Metriken über wöchentliche Experimente), das neue Teammitglieder aufnahm. Lieferte Ergebnisse über BI-Dashboards (DataLens), Präsentationen und Berichte.
Technologien: Python, YQL, YTsaurus, DataLens
Business Intelligence (BI), Business Intelligence and Reporting Tools (BIRT), SQL, Python
11/2022 – 1/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Baute eine App-übergreifende Attributions-ETL (Airflow, Redshift, dbt) trotz inkonsistenter APIs und API-Limits. Führte einen SQL- und dbt-Styleguide mit einem SQL-Linter für das Analystenteam ein. Datenmodelle und Integrationen wurden von mindestens 12 Analysten genutzt.
Technologien: SQL, AWS Redshift, Airflow, Python, dbt
Datenanalyse, Datenmodelierung, API-Entwickler, Amazon Web Services (AWS), Python, SQL
9/2021 – offen
TätigkeitsbeschreibungGründete und leite eine Community für Frauen in der Datenanalyse mit 300 Mitgliedern (Netzwerkveranstaltungen, Wissensaustausch).
Eingesetzte QualifikationenEventkoordinator, Kommunikation (allg.), Projektmanagement - Lehrgänge
9/2019 – 9/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Baute das erste Data Warehouse des Unternehmens auf (PostgreSQL, dbt, Metabase) für 5 Produktteams und führte dbt ein (Verarbeitungszeit um 40 % reduziert). Verantwortete die Abo-Retention und den Churn mit Kaplan-Meier- und Cox-Modellen und hielt die monatliche Retention über 3 Jahre hinweg bei 90 %. Automatisierte das Finanz- und Produktreporting (von etwa einer Woche manueller Arbeit auf etwa 3 Stunden).
Technologien: Python, PostgreSQL, dbt, Metabase, Mixpanel
Business Intelligence and Reporting Tools (BIRT), Business Intelligence (BI), Datenanalyse, Datenmodelierung, Marketing- / Vertriebsanalyse, Microsoft Excel, Postgresql, Python, SQL
3/2019 – 8/2019
TätigkeitsbeschreibungML-Pipelines und Computer-Vision-Feature-Extraktion für Bildungsanwendungen.
Eingesetzte QualifikationenMachine Learning Engineer, Computer Vision, MLOps, Machine Learning
8/2018 – 2/2019
TätigkeitsbeschreibungLeitete die technische Produktentwicklung einer Bildungs-App mit neuronalem Netz und Computer Vision und verantwortete die Übergabe von ML an das Produktteam.
Eingesetzte QualifikationenProduct Owner, Projektmanagement (IT)
Ausbildung
Sankt Petersburg
Über mich
Arbeitsweise: selbstständig, remote aus Berlin, in Vollzeit, sofort verfügbar. Ich dokumentiere Metrikdefinitionen und Entscheidungen und reviewe Code. Einsätze von einigen Monaten bis hin zu längeren Projekten sind möglich.
Branchen: SaaS, EdTech, Fintech, Suchmaschinen- und Produktanalytik, Verhaltensdaten.
Sprachen: Englisch (fließend, Projektsprache), Deutsch (Grundkenntnisse).
Weitere Kenntnisse
LLM-Anwendungen: OpenAI- und Anthropic-APIs, Batch-Verarbeitung, Prompt Engineering, RAG und Vektorspeicher, Evaluationssets und Guardrails, MCP-Server, agentisches Programmieren mit Claude Code, Workflow-Automatisierung mit n8n.
Statistik: A/B-Tests, Retention- und Churn-Analyse.
BI: Metabase, DataLens, Mixpanel.
Datenschutz: DSGVO-konforme Pipeline-Gestaltung, PII-Erkennung und -Filterung.
Arbeitsweise: Agile, Code-Review, dokumentierte Metrikdefinitionen.
Persönliche Daten
- Russisch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Deutsch (Grundkenntnisse)
- Europäische Union
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