Elvijs Pārpucis - Senior Dateningenieur

Q: Wo ist Elvijs ansässig?

Elvijs ist in Riga, Lettland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Elvijs?

Elvijs spricht folgende Sprachen: Lettisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Litauisch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Elvijs?

Elvijs hat mindestens 10 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Elvijs in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 7 Monate . Beachten Sie, dass Elvijs möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Elvijs?

Die neueste Position von Elvijs ist Senior Dateningenieur bei SolutionLab .

Q: Für welche Unternehmen hat Elvijs in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Elvijs für SolutionLab , Deloitte und Zabbix gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Elvijs die meiste Erfahrung?

Elvijs hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Professionelle Dienstleistungen .

Q: In welchen Bereichen hat Elvijs die meiste Erfahrung?

Elvijs hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence und Informationstechnologie (IT) .

Q: In welchen Industrien hat Elvijs kürzlich gearbeitet?

Elvijs hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Professionelle Dienstleistungen gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Elvijs kürzlich gearbeitet?

Elvijs hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

Empfohlener Experte

Riga, Lettland

Tagessatz prüfen

Erfahrungen

Dez. 2024 - Mai 2026

1 Jahr 6 Monate

Litauen

Senior Dateningenieur

SolutionLab

Entwarf und implementierte skalierbare ETL/ELT-Datenpipelines mit Python, SQL und Spark (EMR/Databricks) zur Verarbeitung groß angelegter Batch- und Streaming-Datensätze für Analytics- und Berichtssysteme.
Entwarf und optimierte Cloud-Data-Warehouse-Lösungen (Snowflake, Redshift, BigQuery, Azure ADX), einschließlich Schema-Design, Datenmodellierung (Star-/Snowflake-/Medallion-Modelle) und Abfrageoptimierung.
Entwickelte und wartete Echtzeit- und Batch-Datenaufnahmepipelines mit Kafka, Kinesis, Azure Data Factory, AWS Glue und Pub/Sub zur Unterstützung der Datenverarbeitung mit hohem Volumen und geringer Latenz.
Entwarf und implementierte Echtzeit-Event-Streaming-Pipelines mit Apache Flink und Kafka, um die Live-Verfolgung des Nutzerverhaltens zu ermöglichen und die Bereitstellung personalisierter Funktionen zu unterstützen.
Implementierte Workflow-Orchestrierung und Scheduling-Systeme mit Apache Airflow, Prefect, AWS Step Functions und Kubernetes-Jobs für zuverlässige Datenprozesse.
Etablierte Data-Governance-, Qualitäts- und Observability-Frameworks auf Unternehmensniveau mit Great Expectations, Soda, Monte Carlo, Prometheus, Grafana und ELK-Stack.
Entwarf und pflegte Datenmodelle, Data Warehouses und Analytics-Marts zur Unterstützung von BI-Dashboards und Reporting-Tools wie Power BI und Tableau.
Führte Systemoptimierung, Kostenoptimierung und Performance-Engineering durch, einschließlich Abfrageoptimierung, Speichereffizienz und Reduzierung der Compute-Kosten in verteilten Cloud-Systemen.

Sept. 2021 - Dez. 2024

3 Jahre 4 Monate

Vereinigtes Königreich

Dateningenieur

Deloitte

Entwarf und implementierte skalierbare End-to-End-Daten-Pipelines (ETL/ELT) mit Python, SQL und Apache Spark (EMR/Databricks) zur Verarbeitung von Transaktions- und Verhaltensdaten mit hohem Volumen.
Erstellte und optimierte AWS-basierte Datenarchitekturen (S3, Glue, Lambda, Kinesis, Redshift), die zuverlässige Aufnahme, Speicherung, Transformation und Analysen im großen Maßstab ermöglichen.
Entwickelte und wartete orchestrierte Workflows mit Apache Airflow und AWS Step Functions, die fehlertolerante, zeitgesteuerte und beobachtbare Datenverarbeitungs-Pipelines gewährleisten.
Entwickelte robuste Datenmodelle (Star-Schema, dimensionale Modellierung, analytische Data Marts) zur Unterstützung von BI-Dashboards, Reporting und Self-Service-Analysen für verschiedene Fachbereiche.
Implementierte Infrastructure as Code (Terraform/CloudFormation) und integrierte CI/CD-Pipelines (Jenkins, CircleCI), um Deployments zu automatisieren und die Systemzuverlässigkeit zu verbessern.
Etablierte Data-Quality-Frameworks, Monitoring-, Logging- und Alerting-Systeme, wodurch Datenqualität, Pipeline-Observability und Produktionsstabilität verbessert wurden.
Arbeitete mit Produkt-, Entwicklungs-, Analyse- und ML-Teams zusammen, um den Datenzugriff zu standardisieren, das Feature-Engineering zu unterstützen und Machine-Learning- sowie Analyse-Workloads zu ermöglichen.
Führte SQL-Performance-Tuning und Big-Data-Optimierung durch, verbesserte Abfrageeffizienz und verkürzte die Verarbeitungszeit großer Datensätze in Cloud-Warehouses (Redshift/Snowflake/BigQuery).

Nov. 2018 - Aug. 2021

2 Jahre 10 Monate

Lettland

Datenwissenschaftler

Zabbix

Leitete die End-to-End-Entwicklung von Machine-Learning- und statistischen Modellen in Python (pandas, scikit-learn), einschließlich Problemdefinition, Feature Engineering, Training, Evaluation und Produktionseinführung.
Entwarf und führte strukturierte Experimente (A/B-Tests, Hypothesentests, kausale Inferenzmethoden) durch, um die Wirksamkeit der Modelle zu bewerten und datenbasierte Entscheidungen zu optimieren.
Führte tiefgehende explorative Datenanalyse (EDA) an großen, unstrukturierten Datensätzen durch, um Muster aufzudecken, Datenqualitätsprobleme zu erkennen und entscheidende Prädiktoren zu identifizieren.
Entwickelte und optimierte Datenpipelines mit SQL und Big-Data-Frameworks (Spark, Hadoop), um skalierbare Feature-Generierung und Datenverarbeitung mit hohem Volumen zu unterstützen.
Entwickelte und implementierte Deep-Learning-Modelle (CNN, RNN, LSTM) mit TensorFlow, Keras und PyTorch für komplexe prädiktive und Mustererkennungsaufgaben.
Entwickelte und wartete nachrichtenbasierte Datenaufnahmepipelines mit RabbitMQ, die asynchrone, skalierbare und zuverlässige Datenübertragung in verteilten Systemen ermöglichen.
Arbeitete mit interdisziplinären Teams (Produkt, Entwicklung, Marketing, Stakeholder) zusammen, um ML-Lösungen in Produktivsysteme zu integrieren und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Okt. 2015 - Sept. 2018

3 Jahre

Lettland

Datenanalyst

SIDC Group Ltd

Verwendete SQL, Python, Excel und Power Query zur Analyse groß angelegter Datensätze zu SKU-Leistung, Kostenstrukturen, Servicelevels und Reporting-KPIs in mehreren Märkten.
Entwarf und baute ETL-Datenpipelines mit Python und Apache Spark, um die zuverlässige Verarbeitung groß angelegter strukturierter Unternehmensdatensätze für Reporting, Analytics und Business Intelligence zu ermöglichen.
Entwarf und pflegte Frameworks zur Datenvalidierung für Lieferantenrechnungen, um finanzielle Genauigkeit, operative Effizienz und geringere Abweichungen sicherzustellen.
Verwaltete und optimierte relationale und verteilte Datenplattformen, darunter PostgreSQL und Hive, um Reporting mit hohem Datenvolumen und umfangreiche historische Datenverarbeitung zu unterstützen.

Branchenerfahrung

Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Informationstechnologie (IT) und Professionelle Dienstleistungen.

Informationstechnologie (IT)

Professionelle Dienstleistungen

Erfahrung nach Fachbereich

Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.

Erfahren in Business Intelligence und Informationstechnologie (IT).

Business Intelligence

Informationstechnologie (IT)

Zusammenfassung

Senior Dateningenieur & Datenwissenschaftler mit über 10 Jahren Erfahrung in der Planung und dem Aufbau groß skalierter verteilter Datensysteme, Echtzeit-Streaming-Architekturen und cloud-nativer KI/ML-Datenplattformen in den Bereichen Fintech, Gesundheitswesen, SaaS und E-Commerce. Ausgeprägte Expertise in Python, SQL, Apache Spark, Flink, Kafka, Airflow, Databricks, Snowflake, TensorFlow, PyTorch, AWS, Azure und GCP sowie tiefe Erfahrung in der Entwicklung von ETL/ELT-Pipelines für Batch- und Streaming-Workloads. Versiert im Umgang mit modernen Data-Lake- und Analytics-Ökosystemen wie Trino, ClickHouse, HDFS und S3-kompatiblen Speichern mit Schwerpunkt auf Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit. Erfahren mit containerisierten und cloud-nativen Infrastrukturen unter Einsatz von Kubernetes, Docker, CI/CD-Pipelines und GitOps (Argo CD). Nachweisliche Fähigkeit, End-to-End-Lösungen im Data Engineering, für Machine-Learning-Systeme, MLOps-Workflows und Echtzeitanalysen bereitzustellen, die das Unternehmenswachstum, die operative Effizienz und datenbasierte Entscheidungsfindung vorantreiben.

Fähigkeiten

Programmiersprachen: Python (Pandas, Numpy, Matplotlib), Sql, Java, Bash, Shell-Scripting, Yaml
Data Engineering & Pipelines: Etl/Elt-Design, Batch- Und Echtzeit-Streaming, Datenmodellierung, Data Warehousing, Lakehouse-Architekturen, Datenintegration, Datentransformation
Big Data & Verteilte Systeme: Apache Spark, Flink, Kafka, Rabbitmq, Hadoop (Hive, Hdfs), Trino, Clickhouse, Databricks, Airflow, Dbt, Prefect
Analysetools: Tableau, Power Bi, Looker, Google Data Studio
Cloud-Plattformen & Datenservices: Aws (S3, Glue, Lambda, Redshift, Athena), Azure (Data Factory, Synapse), Gcp (Bigquery, Pub/Sub, Cloud Storage)
Datenbanken & Speicher: Postgresql, Mysql, Cassandra, Redis, Snowflake, Data Lakes (S3, Hdfs, Ceph)
Devops & Ci/Cd: Docker, Kubernetes, Terraform, Helm, Argo Cd, Jenkins, Infrastructure As Code (Iac), Ci/Cd
Monitoring & ZuverläSsigkeit: Prometheus, Grafana, Elk-Stack, Cloudwatch, Logging, Alerting, Performance-Tuning
Ki/Ml-Datenengineering & Tools: Feature Engineering, Ml-Pipelines, Ki-Datenpipelines, Sagemaker, Git, Agile, Sdlc, Jira, Confluence, Ki-GestüTzte Tools (Cursor, Claude, Github Copilot)

Sprachen

Lettisch

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Litauisch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Sept. 2011 - Juni 2015

Technische Universität Riga

Bachelor-Abschluss · Informatik · Riga, Lettland

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 4

Erfahrung in Informationstechnologie (IT) 7 J.

Durchschn. Dauer 2 J. 7 M.

Längste Erfahrung 3 J. 3 M.

Globale Erfahrung

Länder gearbeitet 3 (Lettland, Litauen, Vereinigtes Königreich)

Hauptland Lettland

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen Senior Dateningenieur, Dateningenieur, Datenwissenschaftler

Hauptbranchen Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen

Hauptfachbereiche Business Intelligence, Informationstechnologie (IT)

Qualifikationen

Höchster Abschluss Bachelor

Profil

Erstellt

Juni 2026

Du suchst Freelancer?Passende Kandidaten in Sekunden!

FRATCH GPT testen

Häufig gestellte Fragen

Du hast Fragen? Hier findest du mehr.

Wo ist Elvijs ansässig?

Elvijs ist in Riga, Lettland ansässig.

Welche Sprachen spricht Elvijs?

Elvijs spricht folgende Sprachen: Lettisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Litauisch (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Elvijs?

Elvijs hat mindestens 10 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Elvijs in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 7 Monate. Beachten Sie, dass Elvijs möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Elvijs am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Elvijs gut geeignet für Rollen wie: Senior Dateningenieur, Dateningenieur, Datenwissenschaftler.

Was ist das neueste Projekt von Elvijs?

Die neueste Position von Elvijs ist Senior Dateningenieur bei SolutionLab.

Für welche Unternehmen hat Elvijs in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Elvijs für SolutionLab, Deloitte und Zabbix gearbeitet.

In welchen Industrien hat Elvijs die meiste Erfahrung?

Elvijs hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Professionelle Dienstleistungen.

In welchen Bereichen hat Elvijs die meiste Erfahrung?

Elvijs hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence und Informationstechnologie (IT).

In welchen Industrien hat Elvijs kürzlich gearbeitet?

Elvijs hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Professionelle Dienstleistungen gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Elvijs kürzlich gearbeitet?

Elvijs hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Elvijs?

Elvijs hat einen Bachelor in Informatik von Technische Universität Riga.

Wie ist die Verfügbarkeit von Elvijs?

Elvijs ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Elvijs?

Der Stundensatz von Elvijs hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Elvijs beauftragen?

Um Elvijs zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.

Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

800

600

400

200

⌀ Markt: 584-744 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.