Finde die perfekten Data Engineers in Deutschland in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI

• Digitales System, bestehend aus speziellen Software- und Hardware-Komponenten. Das Gesamtsystem ersetzt die klassische Vorgehensweise mit Laufzetteln und handschriftlichen Notizen und ermöglicht eine effektivere Vertragsaufnahme. Aufträge und Arbeitsschritte zu den Projekten der Geigenbaufirma können jetzt in Echtzeit direkt am Touchscreen-PC der Werkbank, per Handy oder am Desktop erfasst, bearbeitet und protokolliert werden. Kunden werden so transparenter mit in die Arbeit an ihren Instrumenten genommen und können über ihren Kunden-Account den Status und die Fortschritte an ihrem Instrument verfolgen.

Tech-Stack: next.js, React, Flutter, Dart, Raspberry, Linux, Directus

Tools: Fabric, AWS, dbt, Power BI, SQL, DWH, R, Python

• Unterstützte Kunden bei der Umsetzung eines Architekturdesigns zur Extraktion und Vorbereitung von Daten
• Plante die Konzeption und Implementierung der BI- und DWH-Plattform
• Sicherte die Skalierbarkeit und Performance der Datenplattform

Ich habe eine KI-gestützte Multi-Tenant-Plattform auf Azure entworfen und entwickelt, die SAP-Prozessaufzeichnungen in technische Dokumentation, Präsentationen und automatisierte Tests umwandelt und dabei über 15.000 Prozessaufzeichnungen für Unternehmenskunden wie Würth verarbeitet. Ich war verantwortlich für die Architektur, die produktiven Releases und das DevOps-Setup. Außerdem habe ich ein Multi-Tenant-System mit SSO und rollenbasierter Zugriffskontrolle auf Azure entworfen. MCP Server mit dynamischer OAuth-Authentifizierung implementiert.

Hauptaufgaben:

• Sprint-Planung und Feature-Vorbereitung
• Design der Multi-Tenant-Plattform-Architektur (FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL Row-Level Security für Tenant-Isolation)
• Entwicklung von KI-Pipelines mit Prefect für Transkription (Azure Speech API), Dokumentengenerierung und SAP-Screen-Recording-Analyse (Claude, gpt-4-mini)
• Design und Implementierung eines MCP-Servers, um Tenant-Wissen für LLM-Clients (Claude) bereitzustellen, mit asynchronem Retrieval und Reranking
• Implementierung von LLM-Kosten-Tracking, Rate Limiting und Client-Pooling für Anthropic/OpenAI/Azure-OpenAI-Endpunkte
• Einrichtung von CI/CD: Docker-Images in Azure Container Registry, GitHub Actions, Azure Static Web Apps, Alembic-Migrationen in Containern
• Verwaltung von Produktions-Deployments und Durchführung von Live-Datenmigrationen für Unternehmenskunden
• Definition von Engineering-Standards und Architekturmustern für das Team

Umgebung: Azure / Azure Foundry / Python / FastAPI / Prefect / React / PostgreSQL

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter durchgängiger Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen

• Konzeption einer zukunftsfähigen Mandantendatenbank für Marketingzwecke
• Analyse der Anforderungen, Konzeption und Modellierung eines Entitäts-Beziehungs-Modells
• Konsolidierung und Optimierung einer Mandantendatei aus verschiedenen Datenquellen zur gezielten Durchführung von Marketingkampagnen
• Enge Zusammenarbeit mit Marketing und IT in einem agilen Umfeld zur iterativen Entwicklung der Lösung
• Technologien und Methoden: MS Office (insb. Excel), MS Dynamics CRM, MS SharePoint

Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch aussagekräftiges visuelles Storytelling in echten Geschäftsnutzen zu verwandeln. Ich habe viel Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen an Business-Stakeholder zu präsentieren. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.

• Datenvisualisierung & Storytelling: Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI erstellt, Erkenntnisse klar vermittelt und umsetzbare Empfehlungen an C-Level-Stakeholder und Führungskräfte präsentiert.
• Stakeholder-Management: Effektive Arbeitsbeziehungen zu wichtigen Business-Stakeholdern, Data Engineers und anderen Partnern aufgebaut, um gemeinsame datengetriebene Ziele zu erreichen.
• Insights & Empfehlungen: Umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Conversion, Marketing-Performance und ROI gewonnen und damit die Geschäftsleistung und Strategie direkt beeinflusst.
• Datenzusammenarbeit & Befähigung: Eng mit cross-funktionalen Teams zusammengearbeitet, um die laufenden Datenanforderungen interner Partner zu unterstützen und interne Datenprozesse sowie Workflows zu optimieren.
• BI- & Data-Expertise: Umfangreiche Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse eingesetzt, um End-to-End-Analyselösungen von der Stakeholder-Analyse bis zur Produktivsetzung bereitzustellen.

• Entwickelte eine Python-Pipeline, die Web-Inhalte aus dem Lektionar in strukturierte tägliche JSON-Daten umwandelt und dabei liturgische Kalenderregeln für eine genaue Abdeckung von Wochentagen und Sonntagen anwendet.
• Stellte eine reine FastAPI-REST-API mit gemeinsamen Pydantic-Modellen bereit und lieferte einen Kirundi-first Web-Client für Browser und Mobile.
• Verantwortete die Datenebene und die Backend-Architektur, arbeitete eng an Systemarchitektur und Schnittstellen mit und automatisierte Aktualisierungen mit GitHub Actions; außerdem validierte ich das ETL mit pytest.
• Impact: Schuf eine verlässliche, API-gestützte Single Source of Truth für tägliche Bibellesungen auf Kirundi und ermöglichte so einen konsistenten Zugriff auf zuvor unstrukturierte Inhalte.

• Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
• Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
• Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
• Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
• Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
• Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
• Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.

Aufgaben: Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen für Enterprise-Kunden in Verlag und Finanzwesen, inkl. Infrastruktur-Automatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualität.

Tätigkeiten:

• Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP
• Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)
• Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen
• Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für die Echtzeit-Überwachung der Plattform
• Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht
• Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket

Erfolge:

• 2× Produktions-Datenverarbeitungskapazität, Spike-Reaktionszeit von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler ≈ 0
• 3.000 Zeilen manuelle Konfiguration durch ein wiederverwendbares Automatisierungsmodul für 7 Kundendomains ersetzt, Konfigurationsfehler auf 0
• Vollständige Datenplattform end-to-end geliefert bei ~10 €/Monat Infrastrukturkosten
• 7 Datenbanktabellen migriert mit 0 nachgelagerten Problemen
• 100 % offengelegte Credentials entfernt, externe Vendor-Abhängigkeit eliminiert
• Integration von 3 Teams in 1 Sprint geliefert

• Aufbau einer Enterprise-Daten-Lakehouse-Plattform auf Azure Databricks

• Entwicklung produktiver Daten-Pipelines und Governance-Strukturen

• Implementierung privatisierter Cloud-Infrastrukturen mit Terraform

• Einführung moderner CI/CD-Standards in Azure DevOps

• Umsetzung sicherer IAM- und Governance-Konzepte

• Entwicklung skalierbarer PySpark- und Delta-Lake-Frameworks

• Unterstützung von Self-Service-Analytics und Ansätzen für Datenprodukte

• Architektur- und Plattformberatung für Enterprise-Data-Initiativen

• Aufbau einer zentralen DataHub-Architektur für Versicherungsdaten

• Integration mehrerer Subsysteme in eine Lakehouse-Plattform

• Einführung von Daten-Governance und Datenherkunft

• Unterstützung moderner Analytics- und Reporting-Standards

• Optimierung der Datenbereitstellung für Business- und Analytics-Teams

• Entwickelte und implementierte skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flat Files in Snowflake zu laden, und verringerte die Pipeline-Laufzeit um ca. 30 %.
• Migrierte umfangreiche Datensätze von On-Premises Teradata zu Snowflake unter Nutzung von AWS-Diensten (S3, Glue, Step Functions, IAM) und stellte so Datenkonsistenz und Integrität sicher.
• Setzte die Kimball-Methodik zur Gestaltung von Stern- und Schneeflockenschemas ein, verbesserte die Abfrageleistung und senkte die Snowflake-Kosten.
• Implementierte automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations-Framework, um Anomalien zu erkennen und die Datenkorrektheit vor Produktionsläufen sicherzustellen.
• Orchestrierte ETL-Workflows in Airflow mit Python und verwaltete Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices, um die Zuverlässigkeit zu steigern und die Pipeline-Verfügbarkeit zu gewährleisten.
• Erstellte interaktive Power-BI-Dashboards und kuratierte Datensätze, um datenbasierte Entscheidungen für Stakeholder zu ermöglichen.
• Pflegte technische Dokumentation in Confluence für ETL-Workflows und leitete Wissensaustauschsitzungen für neue Teammitglieder.

• Entwicklung von ETL-Strecken mit Talend (7/ Enterprise)
• Entwicklung/Anpassung von Datenbankschemata und Datenbankfunktionen (PostgreSQL)
• Entwicklung von GIT-CI-Pipelines

Technologien: Talend Enterprise, Git, PostgreSQL, DBeaver, SQL, PL-SQL, Liquibase

Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.

Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows

• Skalierbare Datenanwendungen entworfen, entwickelt und konfiguriert, passend zu Geschäftsprozessen und technischen Anforderungen.
• Skalierbare, kosteneffiziente Datenarchitekturen mit Snowflake über AWS, Azure und GCP entwickelt und dabei dbt für Datentransformation und Modellierung eingebunden.
• Robuste ETL-Datenpipelines aufgebaut und gepflegt, um hohe Datenqualität für eine reibungslose Migration und systemübergreifende Integration sicherzustellen.
• Starke Expertise in SQL und Python mit umfassender Erfahrung in Datenmodellierung, ETL/ELT-Pipeline-Entwicklung und Streaming-Datenverarbeitung gezeigt; sicher im Umgang mit Git-basiertem Versionsmanagement, CI/CD-Prozessen und Test-Frameworks, mit solidem Wissen in den Bereichen Datenqualität, Observability, Kostenoptimierung, Sicherheit und Data-Governance.
• Mehrere Datenmigrationsinitiativen von SAP HANA nach Snowflake mit einem modularen dbt-Framework geleitet.
• End-to-End-Daten-Transformations-Workflows mit dbt auf Snowflake entworfen und gepflegt, geschichtete Datenmodelle implementiert, die Performance optimiert und eine hochwertige Datenbereitstellung für Business Intelligence und Reporting sichergestellt.
• Entwicklungs-, QA- und Produktions-Deployments über strukturierte Versionskontrolle und Release-Management mit GitLab gesteuert.
• Daten aus mehreren Quellen, darunter relationale Datenbanken, Flat Files, Excel und große Systeme, in Snowflake integriert und zentralisiert.
• Umfassende Expertise in den Datenbereichen Sales, Marketing, HR und ERP angewendet und relevante KPIs sowie Reporting-Lösungen entwickelt und gepflegt.
• Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um End-to-End-Datenlösungen termingerecht durch proaktives Lösen von Problemen und gute Abstimmung umzusetzen.
• Die Snowflake-Sandbox-Umgebung für die Data-Engineering-Abteilung administriert.
• Kolleginnen und Kollegen, die in Datenrollen gewechselt sind, in Snowflake geschult und technische Beratung sowie Mentoring für Junior-Teammitglieder übernommen.