Анатолий Б.-Head of Data / Data Governance Lead (Data Governance, DWH, Big Data)
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Erfahrungen
Lead Architect
СимбирСофт,ООО
Ich leite den Bereich Data Governance bei den Kunden des Unternehmens: Ich entwickle Data Strategy, baue die Grundlagen für Data Governance auf und entwickle das Team aus Ingenieuren und Analysten weiter.
Wichtige Aufgaben und Ergebnisse:
- Erfolgreiche Leitung von Projekten zum Aufbau von DWH und Data Governance für Kunden – 4 Projekte.
- Leitung eines Teams von 5-10 Personen mit Schulung und Mentoring; die Anzahl erfolgreicher Vorstellungsgespräche mit Kunden für Projekte lag um 20% über den vorherigen Zeiträumen.
- Einführung von Data Office und Data Catalog sowie Schulung von Kunden und Unternehmensmitarbeitern im Umgang mit Daten.
- Entwicklung der DWH-Architektur; durch die korrekte Einführung der Architektur konnten die Infrastrukturkosten bei den Kundenunternehmen im Durchschnitt um etwa 30% gesenkt werden.
- Teilnahme an strategischen Sitzungen mit dem Topmanagement, Aufbau eines Portfolios von data-Projekten zur Monetarisierung von Daten und Steigerung der operativen Effizienz.
- Entwicklung der Architektur und Einführung eines Tools zur automatischen Ausblendung unerwünschter Inhalte auf dem Bildschirm (AI+LLM), wodurch die Anzahl der Sperrungen um 30% reduziert wurde.
Chief Data Architect
T1
Leitung des Datenbereichs und funktionsübergreifender Teams mit bis zu 15 Personen: Data Engineers, Analysten und Architekten. Verantwortlich für die Datenstrategie, Architektur und Entwicklung der Data-Governance-Kultur.
Erfolge:
- Transformation der Datenprozesse initiiert und geleitet – die Dauer der Berichtserstellung wurde um das 20-Fache reduziert, wodurch die Anzahl der Nutzer des Portals um 35% gesteigert werden konnte.
- Unternehmensweites Data Warehouse (Data Lakehouse) von Grund auf auf einem modernen Stack aufgebaut (ClickHouse, Trino, Iceberg, Airflow, Spark) und eine zentrale Quelle der Wahrheit für das Unternehmen geschaffen.
- Engineering-Praktiken eingeführt und Prozesse für ETL/ELT, Metadatenmanagement und Datenqualitätskontrolle standardisiert.
- Grundlagen eines Datenmanagementsystems geschaffen: Datenklassifizierung, Zugriffsmatrix und Richtlinien zur Anonymisierung.
- Datenarchitektur des Unternehmens formalisiert (konzeptionelle, logische und physische Modelle) und Integrationsprinzipien definiert – damit die Grundlage für das zukünftige Data Office gelegt.
- Das Team durch Schulungsprogramme und interne Webinare weiterentwickelt, wodurch die Expertise gestärkt und die Abhängigkeit von externen Dienstleistern reduziert wurde.
Stack: ClickHouse, Trino, Iceberg, PostgreSQL, Python, Minio, Kafka, Docker, MongoDB, Grafana, Superset, Git, CI/CD, Kubernetes, Airflow, Spark, Openmetadata.
Lead Developer, Architect
ДелоТех
Leitung eines Projekts zur Überarbeitung des unternehmensweiten DWH: von der Analyse des aktuellen Zustands über die Abstimmung der Zielarchitektur bis zum Start des MVP.
Wichtige Ergebnisse:
- Innerhalb von 4 Monaten eine vollständige Analyse des Data Warehouse durchgeführt sowie eine Strategie zur Modernisierung des DWH entwickelt und der Unternehmensleitung vorgestellt.
- DBT und Greenplum eingeführt und Entwicklungsstandards etabliert – dadurch eine skalierbare und gut steuerbare Datenplattform geschaffen.
- Verteilte Datenströme systematisiert und eine mehrschichtige Data-Warehouse-Architektur entworfen.
- Geschäftsprozesse für die Arbeit mit Daten formalisiert: Vorlagen für Anträge, Entwicklungsrichtlinien und Code-Reviews erstellt.
- Grundlagen für Data Governance gemäß DAMA-DMBOK gelegt: Datenklassifizierung, Zugriffsmatrix und Richtlinien zur Anonymisierung.
- Mit Business Analysten an der Anforderungserhebung und Erstellung von Spezifikationen gearbeitet.
- Ein BI-Tool eingeführt und visualisiertes Reporting erstellt, das es im Unternehmen zuvor nicht gab.
Stack: Greenplum, DBT, Airflow, PostgreSQL, Python.
Data Engineer - Architect
СБСВ КЛЮЧАВТО, ООО
Ein unternehmensweites Data Warehouse von Grund auf entworfen und eingeführt sowie die Arbeit eines Teams aus 5 Data Engineers organisiert.
Erfolge:
- Ein DWH innerhalb von 6 Monaten schlüsselfertig umgesetzt und das Unternehmen mit geschäftskritischem Reporting versorgt.
- Daten aus mehr als 120 unterschiedlichen Quellen in einen einheitlichen Datenbestand integriert.
- Das Framework Great Expectations zur automatisierten Datenqualitätskontrolle eingeführt, wodurch deren Zuverlässigkeit und das Vertrauen des Unternehmens in die Daten gesteigert wurden.
- Eine OLAP-Lösung und ein automatisiertes Reporting-System für wichtige Geschäftskennzahlen entwickelt und gestartet – die Unternehmensleitung erhielt eine einheitliche Version der Wahrheit.
- Richtlinien und Anleitungen erstellt sowie Nutzer im Umgang mit dem neuen Data Warehouse geschult.
Stack: Greenplum, Airflow, Python, SQL, Great Expectations.
Ingenieur für automatisierte Systeme der Passkontrolle
ПС ФСБ РФ
Leitung einer Abteilung mit 20 Personen und Verantwortung für den gesamten Datenlebenszyklus in einer stark regulierten Umgebung mit hohen Anforderungen an die Informationssicherheit.
Schwerpunkte:
- Hochbelastete Datenbanken gemäß den Anforderungen der Informationssicherheit entworfen, optimiert und administriert.
- Nahtlose Updates und Modernisierungen kritischer Systeme ohne Ausfallzeiten durchgeführt.
- Daten normalisiert, technische Dokumentation erstellt und Personal geschult.
- Umfangreiche Expertise in der Arbeit mit Daten unter strengen Compliance-Anforderungen gesammelt, einschließlich der Praxis der Anonymisierung.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Regierung und öffentliche Verwaltung, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Automotive.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement, Strategie und Planung und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
Leiter des Bereichs Data Governance mit 10 Jahren Berufserfahrung. Leitung von funktionsübergreifenden Teams mit bis zu 25 Personen (ETL, DE, DA, BI, Architekten). Mehr als 10 Projekte zum Aufbau von DWH und Data Lakehouse umgesetzt, teilweise von Grund auf. Spezialisierung: Data Warehouse, Data Governance, Datenqualitätsmanagement und Einführung moderner Technologien (ClickHouse, Trino, Iceberg, Spark, Kafka, Airflow). Ich kann Daten in geschäftlichen Mehrwert umwandeln und Prozesse von der Anforderungserhebung bis zum produktiven Betrieb aufbauen.
- DWH von Grund auf für den Einzelhandel aufgebaut: 120+ Quellen, 10+ TB, MVP in 4 Monaten gestartet.
- Ein auf AI+LLM basierendes Tool zur automatischen Ausblendung unerwünschter Inhalte entwickelt und eingeführt – die Anzahl der Sperrungen wurde um 30% reduziert (СимбирСофт).
- Data Governance und Data Catalog eingeführt: Datenqualitätsvorfälle um 35% reduziert.
- Reporting durch den Wechsel zu Data Lakehouse um mehr als das 20-Fache beschleunigt (von Stunden auf Minuten).
- Teams mit bis zu 25 Personen geleitet sowie Prozesse für Einstellung, Schulung und Mentoring aufgebaut.
- Infrastruktur optimiert: Kosten um 30% gesenkt durch die richtige Auswahl des Konzepts für den Aufbau des DWH und der Tools.
- Ständige Teilnahme an Presales, 80% gewonnen.
- Erfolgreiche Einführung von MDM.
Fähigkeiten
Strategie Und Management:
Data Strategy
Data Governance
Data Office
Dama-Dmbok
Data Quality
Metadata Management
Data Catalog
Mdm
Ai
Architecture
Mlops
Cloud
Datenmanagement
Datenarchitektur
Dwh
Data Lake
Etl/Elt
Teammanagement
Projektmanagement
Clickhouse
Trino
Apache Iceberg
Greenplum
Postgresql
Mongodb
Apache Airflow
Apache Spark
Apache Kafka
Dbt
Great Expectations
Python
Sql
Docker
Ci/Cd
Big Data
Openmetadata
Apache Atlas
Apache Nifi
Sprachen
Ausbildung
Калининградский пограничный институт Федеральной службы безопасности Российской Федерации
Ingenieur · Spezielle funktechnische Systeme · Kaliningrad, Russische Föderation
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Анатолий ist in Rostov-on-Don, Russische Föderation ansässig.
Анатолий spricht folgende Sprachen: Russisch (Muttersprache), Englisch (Fortgeschritten).
Анатолий hat mindestens 10 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Анатолий in mindestens 5 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre. Beachten Sie, dass Анатолий möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Анатолий gut geeignet für Rollen wie: Lead Architect, Chief Data Architect, Lead Developer, Architect.
Die neueste Position von Анатолий ist Lead Architect bei СимбирСофт,ООО.
In den letzten Jahren hat Анатолий für СимбирСофт,ООО, T1, ДелоТех, СБСВ КЛЮЧАВТО und ООО gearbeitet.
Анатолий hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Regierung und öffentliche Verwaltung, Informationstechnologie (IT) und Professionelle Dienstleistungen. Анатолий hat auch etwas Erfahrung in Automotive.
Анатолий hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Projektmanagement. Анатолий hat auch etwas Erfahrung in Strategie und Planung und Produktentwicklung.
Анатолий hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Automotive gearbeitet.
Анатолий hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Projektmanagement gearbeitet.
Анатолий hat einen Master in Spezielle funktechnische Systeme von Калининградский пограничный институт Федеральной службы безопасности Российской Федерации.
Анатолий ist sofort verfügbar für passende Projekte.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 5 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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