Stefania Dimancea-Analytics- & Data Engineer
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Erfahrungen
Data Engineer
Storebox
Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI
Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine
- Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
- Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
- End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
- Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
- Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
- Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.
Data Application Developer
IBM
Tech: SQL, PL/SQL, Oracle DB, Shell Scripting, Siebel CRM, Git, Jenkins, Maven
Geliefert: BNP Paribas Frankreich Enterprise CRM Integration • Batch-Fehler-Optimierung
- Kernfunktionen für ein großes Enterprise-CRM-System entwickelt und integriert, das BNP Paribas Frankreich in einem regulierten Finanzumfeld unterstützt.
- Relationale Datenbankentwicklung mit SQL, PL/SQL und Shell Scripting umgesetzt, um die Performance und Schema-Operationen in Oracle DB zu optimieren.
- Ein System-Performance-Framework gebaut, das tägliche Daten-Batch-Fehler reduziert und 100% Kundenzufriedenheit erreicht hat.
- Hochpriorisierte Produktionsprobleme mit Batch-Jobs, Datenbankoperationen und Webservices analysiert und behoben.
- Application-Deployments in Test- und Produktionsumgebungen mit Git, Jenkins, Maven und CA Release Automation gesteuert.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Immobilien und Bank- und Finanzwesen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Betrieb, Business Intelligence, Produktentwicklung und Strategie und Planung.
Zusammenfassung
Analytics- & Data Engineer mit über 6 Jahren Erfahrung im Aufbau von End-to-End-Datenmodellen und ETL/ELT-Pipelines auf AWS mit SQL, Python und PySpark. Erfahrung in Data Quality, Entwicklung und Betrieb von Data Warehouses sowie im Bereitstellen von Analysen für Business-Teams. Aktuell Abschluss eines MSc in Data Science an der TU Wien.
Fähigkeiten
Datenmodellierung
Dbt
Dimensionale Modellierung
Star-/Snowflake-Schemata
Programmierung
Python
Pyspark
Sql
Kornshell
Bash
Unix Shell
Orchestrierung
Apache Airflow (Aws Mwaa)
Aws Glue Workflows
Datenbanken & Dwh
Sql
Pl/Sql
Mysql
Postgresql
Nosql
Redshift
Mongodb
Oracle Db
Cloud
Aws (Glue, Lambda, Redshift, S3)
Cloud-Agnostische Architektur
Bi & Analytics
Metabase
Power Bi
Tableau
Ci/Cd & Devops
Git
Jenkins
Docker
Maven
Nexus
Ca Automation
Tools
Datagrip
Claude Code
Jira
Confluence
Servicenow
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität Wien
MSc · Data Science · Wien, Österreich
ASE Bucharest
BSc · Computer Science · Bukarest, Rumänien
Zertifikate & Bescheinigungen
Google Cloud Dev
IBM Agile Explorer
Siebel CRM EAI
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Stefania ist in Wien, Österreich ansässig und bevorzugt 100% Remote-Projekte.
Stefania spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Rumänisch (Verhandlungssicher), Französisch (Fortgeschritten), Deutsch (Grundkenntnisse).
Stefania hat mindestens 7 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Stefania in mindestens 2 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 5 Monate. Beachten Sie, dass Stefania möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Stefania gut geeignet für Rollen wie: Data Engineer, Data Application Developer.
Die neueste Position von Stefania ist Data Engineer bei Storebox.
In den letzten Jahren hat Stefania für Storebox und IBM gearbeitet.
Stefania hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Immobilien und Bank- und Finanzwesen.
Stefania hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Betrieb und Business Intelligence. Stefania hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung und Strategie und Planung.
Stefania hat kürzlich in Industrien wie Immobilien und Bank- und Finanzwesen gearbeitet.
Stefania hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Betrieb und Business Intelligence gearbeitet.
Stefania hat einen Master in Data Science von Technische Universität Wien und einen Bachelor in Computer Science von ASE Bucharest.
Stefania hat 3 Zertifikate. U.a: Google Cloud Dev, IBM Agile Explorer und Siebel CRM EAI.
Stefania ist sofort vollzeit 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 6 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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