Zoltán Tálas - Datenarchitekt

Q: Wo ist Zoltán ansässig?

Zoltán ist in Budapest, Ungarn ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Zoltán?

Zoltán spricht folgende Sprachen: Ungarisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Zoltán?

Zoltán hat mindestens 21 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Zoltán in mindestens 9 verschiedenen Rollen und für 9 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 4 Monate . Beachten Sie, dass Zoltán möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Zoltán?

Die neueste Position von Zoltán ist Datenarchitekt bei Europaeiske ERV (ERGO Group AG) .

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

In den letzten Jahren hat Zoltán für Europaeiske ERV (ERGO Group AG) , Bluebird , K&H Bank und British Petroleum gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Zoltán die meiste Erfahrung?

Zoltán hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Bank- und Finanzwesen und Telekommunikation . Zoltán hat auch etwas Erfahrung in Mode und Bekleidung , Energie und Versicherung .

Q: In welchen Bereichen hat Zoltán die meiste Erfahrung?

Zoltán hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) , Business Intelligence und Produktentwicklung . Zoltán hat auch etwas Erfahrung in Forschung und Entwicklung (F&E) .

Q: In welchen Industrien hat Zoltán kürzlich gearbeitet?

Zoltán hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Energie und Bank- und Finanzwesen gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Zoltán kürzlich gearbeitet?

Zoltán hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) , Produktentwicklung und Business Intelligence gearbeitet.

Empfohlener Experte

Budapest, Ungarn

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Erfahrungen

Juni 2025 - Heute

1 Jahr

Budapest, Ungarn

Datenarchitekt

Europaeiske ERV (ERGO Group AG)

Technische Führung eines fünfköpfigen DWH-Teams, das ein Versicherungs-Data-Warehouse für Schaden-, Vertrags-, Finanz- und Managementberichte betreibt.
Pflege und Erweiterung von Dimensionsmodellen und Berichtsstrukturen zur Unterstützung der nachgelagerten Nutzung in Power BI, SSRS und SSAS.
Stabilisierung geschäftskritischer Finanz- und IFRS-Berichte durch Behebung wiederkehrender Datenqualitäts-, Transformationslogik- und SQL-/SSIS-Probleme.
Verbesserung der Qualität des quartalsweisen IFRS-Berichts von etwa 60 % auf rund 98 % in PRE- und ACT-Berichtszyklen.
Fehlerbehebung und Optimierung komplexer T-SQL Stored Procedures, SSIS-Pakete und SQL Server-Datenflüsse.
Technologien: SQL Server, T-SQL, SSIS, SSRS, SSAS, SSMS, Power BI

Dez. 2023 - Juni 2025

1 Jahr 7 Monate

Budapest, Ungarn

SQL-Fachexperte / KI-Modelltrainer

Bluebird

Einsatz fundierter SQL- und Datenbankkenntnisse zum Training und zur Bewertung von Large-Language-Modellen bei komplexen Aufgaben im Datenbankbereich.
Entwurf fortgeschrittener SQL-Trainings- und Bewertungsszenarien zu Korrektheit, Optimierung, Ausführungsplänen, Indizierung, Datenmodellierung und datenbankübergreifendem Verhalten.
Bewertung und Korrektur KI-generierter SQL-Abfragen in Oracle, PostgreSQL, SQL Server, MySQL, BigQuery, Hive und SQLite mit synthetischen Enterprise-Datensätzen.
Tätigkeit als Reviewer und Senior Reviewer zur Sicherstellung der Aufgabenqualität, Bewertungskonsistenz und hohen Standards in SQL-fokussierten Modelltraining-Workflows.
Technologien: Oracle, PostgreSQL, SQL Server, MySQL, BigQuery, Hive, SQLite

Jan. 2022 - März 2023

1 Jahr 3 Monate

Budapest, Ungarn

Big-Data-Architekt / Teamleiter

K&H Bank

Technische Leitung eines dreiköpfigen Teams bei der Entwicklung einer nahezu in Echtzeit arbeitenden Messaging-Plattform für Push-, SMS-, E-Mail-, System- und Kampagnenkommunikation im Bankbereich.
Etablierung von Code-Review-, Logging-, Clean-Code- und Wartbarkeitsstandards in Oracle-, Python- und Airflow-Komponenten.
Wiederverwendung von Legacy-Oracle-Stored Procedures und Python-Logik bei gleichzeitiger Einführung einer Airflow-basierten Orchestrierung für die künftige Cloud-Ausrichtung.
Unterstützung der Planung einer Hybrid-Architektur durch Verbindung der On-Premise-Oracle/DWH-Funktionen mit der langfristigen Cloud-Plattform-Strategie.
Technologien: Oracle, PL/SQL, Python, Apache Airflow, Hadoop

Aug. 2020 - Dez. 2021

1 Jahr 5 Monate

Budapest, Ungarn

Big-Data-Architekt

British Petroleum

Übernahme eines bestehenden Cloudera-basierten Data Lakes und einer Reporting-Plattform, Leitung von zwei Entwicklern im Bereich Informatica Big Data ETL, Hive-/Impala-Datenstrukturen und Power BI-Reporting.
Unterstützung verschiedener nachgelagerter Berichtsnutzer durch Untersuchung von Datenqualitäts-, Prozess- und Betriebsproblemen in der Cloudera-/Hadoop-Umgebung.
Technische Leitung der Migration mehrerer Legacy-Reporting-Anwendungen zu Azure unter Verwendung von Azure Databricks und Azure Data Factory.
Entwurf eines pragmatischen Migrationsmusters mit ADF für Scheduling/Orchestrierung und Databricks-Notebooks für SQL-/Python-Transformationslogik, parallele Verarbeitung und Laststeuerung.
Erstellung einer detaillierten Quelle-ziel-Validierung anhand von Zeilenanzahlen, Spaltenwerten und Geschäftsregeln, um die Datenkonsistenz zwischen Legacy- und migrierten Lösungen nachzuweisen.
Identifikation und Behebung von Legacy-Fehlern während der Migration, termingerechte Bereitstellung der neuen Reporting-Lösung bei gleichzeitiger Verbesserung der Genauigkeit gegenüber der ursprünglichen Implementierung.
Technologien: Cloudera, Informatica Big Data Management, Hive, Impala, Hadoop, Azure Databricks, Azure Data Factory, SQL, Python, Power BI

Aug. 2018 - Juli 2020

2 Jahre

Budapest, Ungarn

Dateningenieur (Staff)

Hortonworks / Cloudera

Aufbau einer zentralen Reporting-Plattform für Engineering, bei der Validierungsdaten von Releases zuvor über Jira, Git und Testsysteme verteilt waren.
Integration von Jira-Tickets, Git-Commit-Historie, Release-Metadaten und Elasticsearch-basierten Testergebnissen zur Bereitstellung einer einheitlichen Sicht auf die Komponentenqualität über Release-Zyklen.
Ermöglichung für Entwicklerteams, Regressionen, Fehlerbehebungen und Testergebnisse zu analysieren, um leichter zu verstehen, welche Releases bestimmte Probleme eingeführt oder behoben haben.
Verantwortlich für die End-to-End-Datenbank- und Reporting-Architektur, vom Datenmodell und der Ingestions-Logik bis zu Tableau-/Superset-Dashboards und Docker-/Kubernetes-Deployment.
Tätigkeit als primärer Datenbank- und Reporting-Spezialist in einem internen Plattformteam von etwa acht Personen, das Architektur, Entwicklung und Zusammenarbeit mit Stakeholdern vereint.
Technologien: Cloudera, Hortonworks, Hive, Impala, Spark, Hadoop, Elasticsearch, Kibana, Logstash, PostgreSQL, Tableau, Apache Superset, Docker, Kubernetes, Jira, Git, Python

Juni 2015 - Aug. 2018

3 Jahre 3 Monate

Budapest, Ungarn

Lead Data Engineer/Datenarchitekt

GE Digital

Arbeitete als Datenarchitekt in einem rund 15-köpfigen Data-&-Analytics-Delivery-Team und gestaltete die technische Ausrichtung für DWH-, Data-Lake-, Reporting- und Analytics-Initiativen.
Entwarf Enterprise-DWH- und analytische Backend-Lösungen vorrangig auf Greenplum, mit zusätzlichen Oracle- und PostgreSQL-Implementierungen.
Leitete die ETL-/Datenintegration mit Talend und Informatica und unterstützte so Enterprise-Reporting und den Tableau-Einsatz.
War Eskalationsstelle für komplexe SQL-, Datenmodellierungs- und Reporting-Performance-Probleme in kritischen Analytics-Projekten.
Optimierte die Backends für Tableau- und mobile Feldberichte und reduzierte die Laufzeiten wichtiger Reports von Minuten oder Abbrüchen auf unter eine Sekunde.
Technologien: Greenplum, Oracle, PostgreSQL, Informatica, Talend, Solr, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Spark, Hadoop, Hive, Parquet, ORC, Python, AWS, Tableau

März 2013 - Mai 2015

2 Jahre 3 Monate

Budapest, Ungarn

Dateningenieur

Secret Sauce Partners

Baute die erste skalierbare DWH-/Big-Data-Plattform des Unternehmens für Fashion-Tech-Analytics-Produkte und unterstützte damit Anwendungsfälle wie Fit Predictor, Größenempfehlung und Personalisierung.
Integrierte Multi-Tenant-E-Commerce-Daten aus Bestellungen, Retouren, Produkt-/Größen-Charts, Clickstream-Events und Kundenverhaltenssignalen verschiedener Bekleidungsmarken.
Unterstützte die Skalierung der Architektur von PostgreSQL/Pentaho hin zu AWS/Hadoop, als das starke Kundenwachstum die Grenzen der ursprünglichen relationalen Plattform überschritt.
Entwickelte Batch-Processing-Pipelines mit S3, EMR, Hive, Pig Latin, Parquet und Sqoop, wobei Redshift die hochvolumige Clickstream-Analyse von etwa 10 Millionen Events pro Tag übernahm.
Lud aufbereitete Analyseergebnisse in MongoDB, um den Fit-Predictor-Algorithmus und die Anwendungsnutzung zu unterstützen, und lieferte BI-Datensätze für das Reporting.
Technologien: AWS EMR, S3, Redshift, Hadoop, Hive, Pig Latin, Spark SQL, Avro, Parquet, Sqoop, MongoDB, PostgreSQL, Pentaho, Tableau, Superset, Snowplow

Sept. 2009 - März 2013

3 Jahre 7 Monate

Budapest, Ungarn

DWH-Architekt

HP Magyarország

Arbeitete am Oracle-basierten Enterprise-DWH von Vodafone, passte Dimensionsmodelle, ETL-Logik und Business-Objects-Reporting-Strukturen an.
Unterstützte die Siebel-CRM-Implementierung und deren Integration in nachgelagerte DWH/Reporting-Prozesse.
Leitete zwei Entwickler bei PL/SQL, Oracle Warehouse Builder ETL und im Produktionssupport.
Technologien: Oracle, PL/SQL, Oracle Warehouse Builder, Business Objects

Aug. 2004 - Sept. 2009

5 Jahre 2 Monate

Budapest, Ungarn

BI-/DWH-Entwickler

Tata Consultancy Services

Lieferte Enterprise-Data-Warehouse-Lösungen für GE Capital, implementierte ETL-Prozesse und Dimensionsmodelle zur Unterstützung der Reporting-Anforderungen.
Entwarf und entwickelte ETL mit Informatica und erstellte Reporting-Strukturen sowie BI-Artefakte.
Bot Produktionssupport, Release-Management und Koordination mit Stakeholdern, um Datenverfügbarkeit und -qualität sicherzustellen.
Technologien: Oracle, Informatica, Business Objects, QlikView

Branchenerfahrung

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

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Telekommunikation, Mode und Bekleidung, Energie und Versicherung.

Informationstechnologie (IT)

Bank- und Finanzwesen

Telekommunikation

Mode und Bekleidung

Energie

Versicherung

Erfahrung nach Fachbereich

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

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E).

Informationstechnologie (IT)

Business Intelligence

Produktentwicklung

Forschung und Entwicklung (F&E)

Zusammenfassung

Senior Datenarchitekt mit über 20 Jahren Erfahrung in der Planung und Bereitstellung von Enterprise-DWH-, Data-Lake- und Analyseplattformen in den Bereichen Banken, Versicherungen, Telekommunikation, Energie und Einzelhandelstechnologie. Experte für Dimensionsmodellierung, ETL/ELT-Architektur, SQL-Performance-Tuning und großangelegte Datenmigration. Erprobter technischer Leiter mit Erfahrung in der Betreuung von Teams, der Stabilisierung geschäftskritischer Berichte, dem Aufbau neuer Datenplattformen und der Unterstützung von Cloud-/Big-Data-Migrationen in Azure-, AWS- und Cloudera-Umgebungen.

Fähigkeiten

Datenarchitektur | Dwh & Data Marts | Dimensionsmodellierung | Etl / Elt-Architektur | Datenintegration | Datenmigration | DatenqualitäT | Sql-Performance-Tuning | Bi & Reporting | Data Lakes | Cloud- & Big-Data-Plattformen | Data Engineering | Technische FüHrung
Datenarchitektur: Enterprise-Dwh, Data Marts, Dimensionsmodellierung, Sternschema, Scd, Olap, Kimball, Inmon, Zeilenbasierte Speicherung, Spaltenbasierte Speicherung, Data-Lake-Architektur, Datenmigration, DatenqualitäT
Sql & Datenbanken: Oracle, Sql Server, Postgresql, Greenplum, Redshift, Bigquery, Mysql, Hive, Pl/Sql, T-Sql, Sql-Performance-Tuning
Etl & Orchestrierung: Informatica, Informatica Bdm, Owb, Talend, Pentaho, Ssis, Airflow, Azure Data Factory, Azure Databricks-Workflows
Bi & Reporting: Tableau, Power Bi, Business Objects, Qlikview, Superset, Kibana, Ssrs, Ssas
Nosql: Mongodb, Solr, Elasticsearch
Cloud & Big Data: Aws, Emr, S3, Redshift, Cloudera, Azure, Hadoop, Spark, Hive, Impala, Pig, Parquet, Avro
Sonstiges: Shell, Python, Git, Jira, Confluence, Agile, Scrum, Docker, Kubernetes

Sprachen

Ungarisch

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Sept. 1999 - Sept. 2003

International Business School (IBS)

Abschluss in Volkswirtschaft mit Schwerpunkt BI · Volkswirtschaft · Budapest, Ungarn

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 9

Erfahrung in Informationstechnologie (IT) 6.5 J.

Durchschn. Dauer 2 J. 4 M.

Längste Erfahrung 5 J. 1 M.

Globale Erfahrung

Länder gearbeitet 1 (Ungarn)

Hauptland Ungarn

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen Datenarchitekt, SQL-Fachexperte / KI-Modelltrainer, Big-Data-Architekt / Teamleiter

Hauptbranchen Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Telekommunikation

Hauptfachbereiche Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Profil

Erstellt

Mai 2026

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Häufig gestellte Fragen

Du hast Fragen? Hier findest du mehr.

Wo ist Zoltán ansässig?

Zoltán ist in Budapest, Ungarn ansässig.

Welche Sprachen spricht Zoltán?

Zoltán spricht folgende Sprachen: Ungarisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Zoltán?

Zoltán hat mindestens 21 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Zoltán in mindestens 9 verschiedenen Rollen und für 9 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 4 Monate. Beachten Sie, dass Zoltán möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Zoltán am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Zoltán gut geeignet für Rollen wie: Datenarchitekt, SQL-Fachexperte / KI-Modelltrainer, Big-Data-Architekt / Teamleiter.

Was ist das neueste Projekt von Zoltán?

Die neueste Position von Zoltán ist Datenarchitekt bei Europaeiske ERV (ERGO Group AG).

Für welche Unternehmen hat Zoltán in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Zoltán für Europaeiske ERV (ERGO Group AG), Bluebird, K&H Bank und British Petroleum gearbeitet.

In welchen Industrien hat Zoltán die meiste Erfahrung?

Zoltán hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Telekommunikation. Zoltán hat auch etwas Erfahrung in Mode und Bekleidung, Energie und Versicherung.

In welchen Bereichen hat Zoltán die meiste Erfahrung?

Zoltán hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung. Zoltán hat auch etwas Erfahrung in Forschung und Entwicklung (F&E).

In welchen Industrien hat Zoltán kürzlich gearbeitet?

Zoltán hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Energie und Bank- und Finanzwesen gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Zoltán kürzlich gearbeitet?

Zoltán hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Business Intelligence gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Zoltán?

Zoltán besuchte International Business School (IBS) für Volkswirtschaft.

Wie ist die Verfügbarkeit von Zoltán?

Zoltán wird ab Juni 2026 verfügbar sein.

Wie hoch ist der Stundensatz von Zoltán?

Der Stundensatz von Zoltán 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 Zoltán beauftragen?

Um Zoltán 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.

1000

750

500

250

⌀ Markt: 784-944 €

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.