Vili D.-Senior Data Engineer, Data Architect, Softwareentwickler
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Erfahrungen
Technischer Leiter, Data Engineer
Mercedes-Benz Consulting
Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere Transparenz und Reproduzierbarkeit
Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur
Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory
Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions
Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)
Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses
Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs
Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS Sharepoint, Mural
Projektleiter, Lösungsarchitekt, Data Engineer
Mercedes-Benz Consulting
Fachliche Führung eines Entwicklerteams (7 Mitarbeitende) mit Verantwortung für Architekturkonzeption, Datenmodellierung und Backend-Entwicklung
Entwicklung und Optimierung der Datenverarbeitungsschritte in Databricks
Erstellung und Orchestrierung der ETL-Pipelines mit Databricks Jobs
Performanceoptimierung, Testing, Fehlerbehebung
Projektleitung, Stakeholder-Management, Begleitung während der Go-Live-Phase
Requirements Engineering, Beratung beim Solution Design
Anwendung agiler Projektmanagement-Methoden, einschließlich Erstellung und Pflege des Produktbacklogs
Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, FunctionApp, WebApp), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Jira, Confluence, Power BI, MS Sharepoint, Mural
Leiter Data Engineering, Data Engineer
Mercedes-Benz Consulting
Fachliche Verantwortung für die Entwicklung neuer Features des unternehmensinternen, KI-basierten Q&A-Systems
Onboarding und Verarbeitung neuer Datenformate, Optimierung der Systemintegration und Systemperformance bei großen Datenmengen
Abstimmung und Integration der Schnittstellen zu externen IT-Systemen des Kunden, Verantwortung für die Systemanbindung
Technologien: AWS (EC2, S3, Glue, Lambda, Step Functions, DynamoDB, Neptune, Athena, SageMaker, OpenSearch Service, Cloud9, CLI, ECS, API Gateway, Cognito, CloudFormation, CodeCommit, CloudWatch, SNS), Microsoft Azure, Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, REST APIs, Postman, Jira, Git, Confluence
Projektleiter, Data Engineer
Mercedes-Benz Consulting
Konzeption und Entwicklung von ETL-Pipelines in Databricks zur Verarbeitung und Bereitstellung der Produktionsdaten für Prozess-Mining-Analysetools
Entwicklung einer Konfigurationslogik der ETL-Pipelines zur Anwendung auf verschiedene Produktionsanlagen und Datenaufbereitung für unterschiedliche Aggregationsebenen
Agiles Projektmanagement, Kundenkommunikation, Requirements Engineering
Dokumentation der Data Pipelines und deren Konfiguration
Technologien: Microsoft Azure, Databricks, SQL, Python, Apache Spark (PySpark, Structured Streaming), YAML, Power BI, PAFnow, Git, OneNote
Product Owner, Lösungsarchitekt, Data Engineer
Mercedes-Benz Consulting
Fachliche Verantwortung für das Data Engineering inklusive Onboarding, Verarbeitung und Vereinheitlichung von Inhalten aus Dokumenten, relationalen Datenbanken sowie Audio/Video
Fachliche Führung des Data-Engineering Teams (bis zu 5 Mitarbeitende)
Steuerung externer Dienstleister zur Produktentwicklung, Verbesserung der Systemstabilität und ‑qualität
Konzeption und Entwicklung der ETL-Pipelines mit AWS Lambda, Glue, ECS und Step Functions
Konzeption und Entwicklung einer Graphdatenbank mit Amazon Neptune zur Speicherung und Abfrage von Daten und Beziehungen mittels Cypher
Entwicklung von JSON, XML und PDF Parsern zur Extraktion relevanter Inhalte
Integration eines Speech-to-Text LLM in die ETL-Pipelines zur Extraktion von Inhalten aus Audio- und Videodateien
Entwicklung von Unit Tests (PyTest, unittest) und Testautomatisierung
Konzeption der Architektur und Schnittstellen zwischen Produktmodulen und externen Systemen
Definition des Produkts, Erstellung und Priorisierung des Produktbacklogs, Tracking des Entwicklungsfortschritts mit Jira
Kommunikation zwischen Stakeholdern und Entwicklerteam, Dokumentation in Confluence
Technologien: AWS (EC2, S3, Glue, Lambda, Step Functions, DynamoDB, Neptune, Athena, SageMaker, OpenSearch Service, Cloud9, CLI, ECS, API Gateway, Cognito, CloudFormation, CodeCommit, CloudWatch, SNS), Python, Cypher, REST APIs, Postman, Jira, Git, Confluence
Projektleiter, Solution Architect, Data Engineer
Mercedes-Benz Consulting
Fachliche Führung des Projektteams, Konzeption der Zielarchitektur (Medallion)
Erstellung des Migrationsplans und Orchestrierung der Migration von On-Prem-MS-SQL-Datenbanken nach Azure Data Lake
Analyse bestehender Pentaho-Datenpipelines und Übertragung in Databricks-ETL-Pipelines
Anpassung der Power-BI-Dashboards und Anbindung an Azure Data Lake
Dokumentation der Migrationsschritte, Zielarchitektur und Datenpipelines in Confluence, Übergabe an das Wartungsteam
Technologien: Microsoft Azure (ADLS Gen2, Data Factory), Databricks, Power BI, Pentaho, Git, Confluence, Apache Spark (PySpark), SQL, Python, Microsoft SQL Server
Projektleiter, Power-BI-Dashboard-Entwickler
Mercedes-Benz Consulting
Agiles Projektmanagement mit KanBo, Kundenkommunikation
Requirements Engineering und Beratung zum Lösungsdesign
Erstellung des Datenmodells und Definition von Measures (DAX) zur Berechnung der KPIs
Entwicklung des Power-BI-Dashboards und Anbindung der Quelldaten aus MS Sharepoint
Erstellung eines Playbooks und Bereitstellung im Power BI Service
Dokumentation des Datenmodells und der Entwicklung in Git
Technologien: Power BI, DAX, Power BI Service, MS Sharepoint, MS Office, KanBo, Git
Methodenexperte, Data Engineer
Mercedes-Benz Consulting
Explorative Auswertungen und ML-gestützte Datenanalysen einschließlich Korrelationsanalysen und Feature Engineering
Entwicklung eines Python-Algorithmus zur Identifikation und Behandlung fehlender oder inkonsistenter Daten
Konzeption und Entwicklung eines Prognosemodells in Databricks zur Vorhersage der Umsatzentwicklung digitaler Services, Bewertung und Optimierung der Prognosegüte
Entwicklung eines Verfahrens zur Simulation von What-if-Szenarien zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungsprozesse
Technologien: Microsoft Azure, Databricks, SQL, Python, Apache Spark (PySpark), Git, Mural, Power BI
Methodenexperte, Softwareentwickler
Lufthansa Systems
Entwicklung einer plattformunabhängigen C++-Basisbibliothek zur Berechnung des Erdmagnetfeldes und zentraler geodätischer Probleme
Bereitstellung verschiedener Lösungsansätze entsprechend den Anforderungen an Präzision und Performance
Entwicklung einer webbasierten Testanwendung in JavaScript und CSS
Implementierung von Wrappern in Java, C# und C
Fehleranalyse und ‑behebung
Implementierung und Optimierung von CI/CD-Prozessen in TeamCity
Entwicklung von Unit-Tests und Testautomatisierung
Erstellung und Pflege fachlicher sowie technischer Dokumentation mit Doxygen
Technologien: C++, JavaScript, CSS, C#, C, Java, MS Visual Studio, .Net (Framework/Core/Standard), LiteDB, Git, Jira, Bitbucket, TeamCity, SourceTree, CMake, NuGet, Doxygen
Methodenexperte, Softwareentwickler
Lufthansa Systems
Konzeption und Implementierung einer C++-Bibliothek zur Visualisierung aeronautischer Routen
Einsatz evolutionärer Algorithmen und einer Heuristik auf Basis von Kohonen
Entwicklung einer webbasierten Testanwendung in C# und .Net
Implementierung von Wrappern in Java, C# (.Net Framework, .Net Standard) und C
Fehleranalyse und ‑behebung
Implementierung und Optimierung von CI/CD-Prozessen in TeamCity
Entwicklung von Unit-Tests (mit Catch) und Testautomatisierung
Erstellung und Pflege fachlicher sowie technischer Dokumentation mit Doxygen
Technologien: C++, C#, C, Java, MS Visual Studio, .Net (Framework/Core/Standard), Git, Jira, Bitbucket, TeamCity, SourceTree, CMake, NuGet, Doxygen
Kundenbetreuungsmanager, Business-Analyst
Lufthansa Systems
Fachliche Betreuung eines Systems zur Unterstützung reaktiver und proaktiver Preisgestaltung für eine Tier 1 Airline (mindestens 25 Mio. Passagiere/Jahr)
Spezifikation der Kundenanforderungen und Ausarbeitung von Angeboten für Change Requests
Erstellung der funktionalen Spezifikation neuer Produktfeatures
Technisches Projektmanagement und fachliche Leitung des Entwicklerteams (6 Mitarbeitende)
Überwachung des Projektfortschritts und Kontierung
Schnittstelle zwischen Kunden, Entwickler-, Wartungs- und Betriebsteam
Incident-Analyse, Koordinierung, Priorisierung und Überwachung der Problembehebung
Durchführung von System- und Integrationstests
Präsentationen und Schulungen für den IT-Bereich beim Kunden
Technologien: SQL, Jira, Confluence, MS Office
Methodenexperte, Softwareentwickler
Lufthansa Systems
Zeitreihenanalysen auf Buchungen, Stornierungen, No-Shows etc. zur Identifikation von Events, Saisonalitäten, Trends, Anomalien und Rauschen
Entwicklung von Zerlegungs- und Glättungsverfahren zur Behandlung von Anomalien
Modellierung, Implementierung und Kalibrierung statistischer und OR-Verfahren in C++ zur Verbesserung der Nachfrageprognose
Entwicklung eines neuen generalisierten linearen Modells (GLM) zur Verbesserung der Cancellation-Prognosen und Integration ins bestehende System
Vergleichsanalysen verschiedener Modellansätze (Zeitreihen, Regressionsmodelle)
Generalisierung und Restrukturierung bestehender C++-Komponenten zur Verbesserung der Skalierbarkeit
Entwicklung von Komponenten zur automatisierten Überwachung und Sicherstellung der Datenintegrität
Messung, Analyse und Interpretation der Prognosequalität auf großen Datenmengen
Fehleridentifikation und ‑behebung sowie Implementierung und Validierung von Tests
Erstellung und Erweiterung fachlicher und technischer Dokumentation
Technologien: C++, PL/SQL, Java, MS Visual Studio, Jenkins, MKS, Oracle DB, MS Office, Confluence
Funktionsentwickler Automotive
Berner & Mattner Systemtechnik
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Technische Universität Berlin
Werkstudent
Lufthansa Systems
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Informationstechnologie (IT), Bildung, Automotive und Professionelle Dienstleistungen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Produktentwicklung, Business Intelligence, Projektmanagement und Forschung und Entwicklung (F&E).
Zusammenfassung
- Langjährige Praxiserfahrung in anspruchsvollen Digitalisierungsprojekten mit Fokus auf Data Analytics (deskriptiv bis hin zu präskriptiv) und Künstlicher Intelligenz (NLP, Generative KI) unter Einsatz führender Cloud-Technologien (Azure und AWS) und Databricks
- Fachliche Leitung von Entwicklungsteams mit Verantwortung für Softwarearchitektur (Layered Architektur, Client-Server Architektur), Datenmodellierung (dimensionale, objektorientierte und Graphen-Modelle) sowie Entwicklung und Orchestrierung von ETL-Pipelines
- Entwicklung und Optimierung von Methoden der Statistik und Operations Research (Regressions- und Zeitreihenanalyse, Multivariate Verfahren, lineare/nichtlineare/dynamische Optimierung, Simulation) zur datengetriebenen Entscheidungsunterstützung
- Mehrjährige Erfahrung in der Softwareentwicklung (mit Python und C++) in internationalen, verteilten und interdisziplinären Teams
- Erfahrung in Schlüsselrollen wie Product Owner, Projektleiter, Data Engineer, Softwareentwickler und Business Analyst
Fähigkeiten
- 16 Jahre Erfahrung In Der Entwicklung Komplexer SoftwarelöSungen Mit Fundierter Methodischer Expertise
- MehrjäHrige Erfahrung In Der Softwarearchitektur, Datenmodellierung Sowie Entwicklung Von Etl-Pipelines Auf Cloud-Plattformen (Azure, Aws) Und Databricks
- Entwicklung Und Implementierung Von Prognosemodellen Und Optimierungsverfahren (Python, C++, Matlab) Sowie Intelligenten Q&A-Systemen Unter Einsatz Von Nlp Und Generativer Ki
- Fundierte Kenntnisse In Agilen Vorgehensmodellen, Softwareentwicklungsprozessen Und Agilem Projektmanagement
- Programmierung: Python, Pyspark, C/C++, Sql, C#, C++/Cli, Java, Pl/Sql, Dax, Cypher
- Datenbanken: Oracle, Microsoft Sql Server, Amazon Dynamodb, Amazon Neptune, Mongodb, Litedb
- Cloud / Data / Ai Plattformen: Microsoft Azure (Delta Lake, Data Factory, Functionapp), Aws (S3, Glue, Lambda, Step Functions, Dynamodb, Neptune, Athena, Sagemaker, Opensearch Service, Ec2, Cli, Ecs, Api Gateway, Cloudformation, Sns), Databricks (Data Intelligence Platform, Uc, Acls, Lakeflow, Dlt, Sdp, Workflows, Jobs, Pipelines, Batch, Structured Streaming, Dab, Dataops, Ci/Cd, Sdk, Cli)
- Tools / Frameworks: Apache Spark, Apache Kafka, Docker, Power Bi, .Net (Framework / Core / Standard), Git, Svn, Bitbucket, Teamcity, Jenkins, Cmake, Ms Visual Studio, Nuget, Rest Apis, Postman, Salesforce Sales & Service Cloud, Pentaho, Matlab, Ms Office, Jira, Confluence, Sharepoint, Mural, Doxygen
- Soft Skills: Analytische, Strukturierte Und LöSungsorientierte Arbeitsweise
- Soft Skills: Hohe AbstraktionsfäHigkeit
- Soft Skills: Leadership, AbstimmungsstäRke Und Teamorientierung
Sprachen
Ausbildung
TU Berlin
PhD in Mathematik · Mathematik · Berlin, Deutschland
TU Berlin
Diplom in Mathematik · Mathematik · Berlin, Deutschland
Zertifikate & Bescheinigungen
Databricks Certified Data Engineer Professional
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
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Vili ist in Neuenhagen, Deutschland ansässig und kann in On-Site-, Hybrid- und Remote-Arbeitsmodellen arbeiten.
Vili spricht folgende Sprachen: Albanisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher).
Vili hat mindestens 21 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Vili in mindestens 13 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 5 Monate. Beachten Sie, dass Vili möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Vili gut geeignet für Rollen wie: Technischer Leiter, Data Engineer, Projektleiter, Lösungsarchitekt, Data Engineer, Leiter Data Engineering, Data Engineer.
Die neueste Position von Vili ist Technischer Leiter, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting.
In den letzten Jahren hat Vili für Mercedes-Benz Consulting gearbeitet.
Vili hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Informationstechnologie (IT) und Bildung. Vili hat auch etwas Erfahrung in Automotive und Professionelle Dienstleistungen.
Vili hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung und Produktentwicklung. Vili hat auch etwas Erfahrung in Projektmanagement, Business Intelligence und Forschung und Entwicklung (F&E).
Vili hat kürzlich in Industrien wie Automotive und Professionelle Dienstleistungen gearbeitet.
Vili hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Projektmanagement gearbeitet.
Vili hat einen Doktor in Mathematik von TU Berlin.
Vili hat 3 Zertifikate. U.a: Databricks Certified Data Engineer Associate, Databricks Certified Data Engineer Professional und Professional Scrum Product Owner I.
Vili wird ab November 2026 vollzeit verfügbar sein.
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 15 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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