Elnazossadat H.-Analytics Engineering | Data Engineering | Automatisierung & skalierbare Datenpipelines
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Erfahrungen
Datenanalyst
Siemens Healthineers
- Entwicklung von KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für 4+ Geschäftsbereiche, wodurch die Transparenz im Reporting und die strategische Entscheidungsunterstützung verbessert wurden.
- Migration von unternehmensweiten Finanzdatenansichten in dbt-Modelle mit modularen SQL-Transformationen, versionierten Datenpipelines und automatisierter Dokumentation zum Aufbau einer skalierbaren Analytics-Schicht.
- Aufbau dimensionaler Datenmodelle in Snowflake für unternehmensweite Finanzdaten zur Unterstützung skalierbarer Prognosen und von Managemententscheidungen.
- Entwicklung von End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA unter Integration von Daten aus 3+ Unternehmenssystemen.
- Automatisierung monatlicher Reporting-Workflows mit SQL und Power BI, wodurch der manuelle Aufwand um 80% reduziert und ein deutlicher Geschäftsnutzen erzielt wurde.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zur Überführung von Geschäftsanforderungen in analytische Datenmodelle, die strategische Entscheidungsprozesse unterstützen.
- Erstellung von Ad-hoc-Finanzberichten mit Power BI, wodurch die Bearbeitungszeit um 60% reduziert wurde.
- Implementierung von Datenvalidierungslogik in SQL und Behebung von 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Senior Softwareentwickler – Daten- & Reportingsysteme
IRISA (International Systems Engineering & Automation) Company
- Entwicklung von Enterprise-Reportingsystemen mit Oracle, PL/SQL und JavaScript zur Unterstützung von 10+ internen Geschäftsanwendungen.
- Optimierung komplexer SQL-Abfragen in Oracle, wodurch die durchschnittliche Abfragelaufzeit um 60% reduziert und ein deutlicher Geschäftsnutzen erzielt wurde.
- Integration von Daten aus Flatfiles und externen Datenbanken in zentrale Systeme mit PL/SQL, einschließlich der durchgängigen Verantwortung für Datenpipelines über mehrere Systeme hinweg.
- Erstellung von Finanzanalyseberichten in Oracle BI zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen und Reduzierung der Ausgaben um 18–25%.
- Mitwirkung an der Umsetzung des gesamten Software-Lebenszyklus (Anforderungen → Entwicklung → Bereitstellung) und Beitrag zu 8+ unternehmensweiten Reporting-Projekten.
Azure Cloud Data Warehouse & P&L Forecasting Platform
- Entwicklung eines Cloud Data Warehouses auf Microsoft Azure mit Azure Data Factory und Azure SQL.
- Implementierung dimensionaler Datenmodellierung und automatisierter ELT-Pipelines für Finanzanalysen.
- Entwicklung von P&L-Prognosemodellen und Power-BI-Dashboards mit CI/CD-Bereitstellung über Azure DevOps.
Bridging Natural Language and Databases: LLM-to-PostgreSQL Query Generation
Entwicklung einer LLM-basierten Lösung mit PostgreSQL, Grafana und Ollama zur Erstellung von Dashboards aus natürlicher Sprache, sodass nicht-technische Nutzer Erkenntnisse ohne SQL gewinnen können.
Ecommerce Sales & Financial Performance Dashboard
- Aufbau einer End-to-End-Finanzanalyselösung mit PostgreSQL, SQL und Power BI.
- Implementierung von SQL-Datenmodellierung, ETL-Pipelines und A/B-Testanalysen für analytische Datensätze.
- Entwicklung von P&L-Prognosen und Finanz-KPI-Dashboards einschließlich Analysen zu Umsatz, Bilanz und Gewinnmarge.
End-to-End-Wetteranalyse-Pipeline mit Microsoft Fabric, Databricks & Apache Airflow
Erstellte eine Wetteranalyse-Pipeline mit Databricks Medallion Layers (Bronze, Silver, Gold) und externen Wetter-APIs. Orchestrierte stündliche Workflows mit Apache Airflow und visualisierte die Daten in Power BI-Dashboards.
Kafka-gesteuertes MLOps-System mit Node-RED, FastStream, MLflow & InfluxDB im Universitätsprojekt
Entwickelte eine skalierbare, Echtzeit-MLOps-Pipeline mit Node-RED, Kafka, FastStream, MLflow und InfluxDB, ausgerichtet an den Standards von Industry 4.0 für die adaptive Bereitstellung von ML-Modellen.
Echtzeit-Datenpipeline auf der Google Cloud Platform
- Entwickelte eine ereignisgesteuerte Ingestion-Architektur mit Google Pub/Sub, um Datenproduzenten von nachgelagerten Verarbeitungssystemen zu entkoppeln.
- Implementierte die Stream-Verarbeitung mit Apache Beam auf Google Dataflow (Python), um Streaming-Ereignisse zu transformieren, zu validieren und anzureichern.
- L lud die verarbeiteten Daten in BigQuery-Analysetabellen, die mithilfe der Dimensionsmodellierung (Star-Schema) für skalierbare analytische Abfragen und Reporting-Workloads entwickelt wurden.
- Erstellte Tableau-Dashboards zur Datenvisualisierung.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT) und Gesundheitswesen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Finanzen.
Zusammenfassung
Ich bin Data and Analytics Engineer mit mehr als 10 Jahren Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, Datenanalyse und Business Intelligence. Ich verfüge über fundierte Kenntnisse im Aufbau skalierbarer Datenpipelines und Analytics-Plattformen mit Snowflake, dbt, Databricks, Apache Airflow, SAP HANA, Tableau und Power BI. Außerdem habe ich Erfahrung in der Entwicklung von ELT-Workflows, Echtzeit-Streaming-Architekturen und cloudbasierten Datenplattformen mit Kafka, Microsoft Azure, GCP (Pub/Sub, Dataflow, BigQuery) und Microsoft Fabric (End-to-End-Analytics-Plattform). Bei Siemens Healthineers habe ich zur Digitalisierung der Finance-&-Controlling-Analysen beigetragen, indem ich Datenpipelines automatisiert, Enterprise-Dashboards entwickelt und Analyselogik in dbt-basierte Transformationsschichten migriert habe.
Fähigkeiten
- Bi & Analytics: Power Bi (Datenmodellierung, Dax, Berichtsoptimierung), Oracle Bi, Advanced Excel, Enterprise-Bi-Architektur, Microsoft Fabric (Power-Bi-Integration, Semantische Modelle)
- Analytics Engineering & Datenmodellierung: Dbt, Elt/Etl-Pipelines, Data Warehousing, Data Marts, Dimensionale Modellierung (Star Schema), Data Governance & DatenqualitäT
- Datenbanken & Data Warehouses: Snowflake, Bigquery, Azure Sql, Postgresql, Oracle, Sap Hana
- Data Engineering: Apache Kafka, Google Pub/Sub, Apache Beam, Google Dataflow, Batch- & Streaming-Datenpipelines, Rest Api, Databricks, Apache Airflow, Pacs-Integration, Orthanc Dicom Server
- Programmier- & Abfragesprachen: Sql (Advanced), Python, Pl/Sql
- Cloud & Devops: Google Cloud Platform (Gcp), Microsoft Fabric (Onelake, Synapse, Data Factory, Real-Time Analytics), Microsoft Azure (Data Factory, Azure Sql, Blob Storage), Ci/Cd (Azure Devops), Docker, Git
- Finanzanalysen: P&L-Modellierung, Umsatzprognosen, Kpi-Systeme, Kostenoptimierung
- Business- & Analytics-Strategie: Stakeholder-Management, Analyse Von GeschäFtsanforderungen, EntscheidungsunterstüTzung
Sprachen
Ausbildung
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
M.Sc. · Artificial Intelligence · Deutschland
Najafabad Islamic Azad University
B.Sc. · Computer Engineering – Software · Isfahan, Iran, Islamische Republik
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Elnazossadat ist in Nürnberg, Deutschland ansässig.
Elnazossadat spricht folgende Sprachen: Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher).
Elnazossadat hat mindestens 12 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Elnazossadat in mindestens 2 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 6 Jahre und 1 Monat. Beachten Sie, dass Elnazossadat möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Elnazossadat gut geeignet für Rollen wie: Datenanalyst, Senior Softwareentwickler – Daten- & Reportingsysteme, Azure Cloud Data Warehouse & P&L Forecasting Platform.
Die neueste Position von Elnazossadat ist Datenanalyst bei Siemens Healthineers.
In den letzten Jahren hat Elnazossadat für Siemens Healthineers und IRISA (International Systems Engineering & Automation) Company gearbeitet.
Elnazossadat hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Gesundheitswesen.
Elnazossadat hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung. Elnazossadat hat auch etwas Erfahrung in Finanzen.
Elnazossadat hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Gesundheitswesen gearbeitet.
Elnazossadat hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung gearbeitet.
Elnazossadat hat einen Master in Artificial Intelligence von Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und einen Bachelor in Computer Engineering – Software von Najafabad Islamic Azad University.
Elnazossadat 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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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