AWS Glue Experten in Berlin

• KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
• An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.

• Bestandsaufnahme der bestehenden Reporting-Landschaft und strategische Bündelung des Bedarfs
• Migration und Konsolidierung von Reports auf Metabase, Anbindung an ClickHouse als Datengrundlage
• Aufbau und Pflege von Datenpipelines

Stack: Metabase · ClickHouse · Appsmith · Airflow

• Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
• Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
• Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
• Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
• Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
• Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
• Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
• Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte

• Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte sowie höhere 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

• Gründungsversuch mit einer Plattform für Karriereentwicklung und Personalcoaching
• Top-3-Platzierung beim Businessplan-Wettbewerb Berlin-Brandenburg
• Eigenständige Marktanalyse sowie User Research
• Aufbau eines umfassenden Wissensgraphen für Rollen, Fähigkeiten und Erfahrungen
• Datentransformation und Aufbau von Datenpipelines auf Azure

• 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.

Geeks Ltd ist ein in Großbritannien ansässiges Technologieunternehmen; WordUp ist das KI-gestützte Sprachlernprodukt mit Fokus auf personalisiertes Vokabellernen und intelligente Lernerlebnisse.

• Koordination der KI-Produktlieferung über Product, Engineering, Data, Operations und Führung hinweg, dabei Nutzerbedürfnisse in klar abgegrenzte Initiativen übersetzen, Arbeitsschritte planen, Blocker sichtbar machen, Übergaben begleiten und Fortschritte kommunizieren.
• Verantwortung für Suche, Empfehlung, Retrieval und Content-Anreicherung end-to-end, von Anforderungen und Architektur über Implementierung mit Python/FastAPI bis hin zu Testing, Deployment, Monitoring und schneller Iteration.
• Entwicklung von Retrieval-, Ranking- und Personalisierungs-Services mit niedriger Latenz unter Nutzung von AWS, OpenSearch, DynamoDB, Embeddings und wiederverwendbaren APIs, mit <1s Latenz, 22% höherem Engagement und 12% höherer Premium-Conversion.
• Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Codebase-Analyse, Scaffolding, Refactoring, Tests, Debugging und Dokumentation, wobei jede Ausgabe auf Korrektheit, architektonische Passung, Sicherheit, Wartbarkeit und Nutzerwert geprüft wird.
• Vertretung der technischen Arbeit in Planung und Stakeholder-Gesprächen, direkte Anforderungsaufnahme, konstruktives Hinterfragen von Prioritäten, Erklärung von Delivery-Abwägungen und Unterstützung des Teams bei ergebnisorientierten Entscheidungen.

• War als Full-Stack-Entwickler entscheidend an der Entwicklung von templeswiki.com beteiligt und erstellte und optimierte mehrere Seiten und Microservices, um ein responsives und benutzerfreundliches Erlebnis sicherzustellen.
• Entwickelte einen interaktiven Chatbot mit Natural Language Processing (NLP), um die Nutzerinteraktion zu verbessern und die Kundenkommunikation in der Anwendung zu vereinfachen.
• Baute eine robuste ETL-Pipeline mit Python auf, um mehrsprachige Labels zu erstellen und so eine nahtlose Übersetzung von Inhalten zu ermöglichen.
• Leitete das QA-Team, erstellte einen umfassenden Testplan, um die reibungslose Funktion der Anwendung gründlich zu prüfen, und entwickelte gleichzeitig ein internes Tool zur Anwesenheitsdokumentation, um die Effizienz zu steigern.

• Einen KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs sowie integrierter Vektorsuche entwickelt.