Ich bin ein vielseitiger Data Engineer und Scientist mit fundiertem Wissen in der Entwicklung skalierbarer Datenlösungen und modernster Machine-Learning-Technologien. Mit meiner Erfahrung in der Arbeit an komplexen Datenprojekten über verschiedene Branchen hinweg, biete ich Expertise in der Optimierung von Datenarchitekturen, der Automatisierung von Prozessen und der Entwicklung innovativer KI-gestützter Anwendungen.
Aufbau skalierbarer Datenframeworks mit Technologien wie Databricks und Azure Synapse. Fokus auf Data Vault 2.0 und Data-Lake-Architekturen zur effizienten End-to-End-Verarbeitung großer Datenmengen.
Entwicklung und Deployment automatisierter Lösungen für Datenanalysen, Web Scraping und personalisierte Inhalte. Einsatz von Docker und Kubernetes für maximale Skalierbarkeit.
Anwendung von NLP-Techniken zur Datenanreicherung und Lead-Matching sowie Feinabstimmung von LLMs zur Generierung personalisierter Inhalte.
Implementierung synthetischer Datenmodelle und automatisierter Tests zur Sicherstellung der Datenqualität und Systemrobustheit.
Tiefes Verständnis von Python, SQL und weiteren Tools wie Azure DevOps, Pandas, PySpark, Docker und Kubernetes.
Arbeit in agilen, englischsprachigen Teams, mit Fokus auf Kollaboration und Dokumentation zur Förderung des Wissensaustauschs.
Mit meiner Leidenschaft für datengetriebene Innovationen und meiner Fähigkeit, technische Herausforderungen pragmatisch zu lösen, strebe ich danach, Unternehmen dabei zu unterstützen, das Potenzial ihrer Daten vollständig auszuschöpfen.
Ich bin ein vielseitiger Data Engineer und Scientist mit fundiertem Wissen in der Entwicklung skalierbarer Datenlösungen und modernster Machine-Learning-Technologien. Mit meiner Erfahrung in der Arbeit an komplexen Datenprojekten über verschiedene Branchen hinweg, biete ich Expertise in der Optimierung von Datenarchitekturen, der Automatisierung von Prozessen und der Entwicklung innovativer KI-gestützter Anwendungen.
Aufbau skalierbarer Datenframeworks mit Technologien wie Databricks und Azure Synapse. Fokus auf Data Vault 2.0 und Data-Lake-Architekturen zur effizienten End-to-End-Verarbeitung großer Datenmengen.
Entwicklung und Deployment automatisierter Lösungen für Datenanalysen, Web Scraping und personalisierte Inhalte. Einsatz von Docker und Kubernetes für maximale Skalierbarkeit.
Anwendung von NLP-Techniken zur Datenanreicherung und Lead-Matching sowie Feinabstimmung von LLMs zur Generierung personalisierter Inhalte.
Implementierung synthetischer Datenmodelle und automatisierter Tests zur Sicherstellung der Datenqualität und Systemrobustheit.
Tiefes Verständnis von Python, SQL und weiteren Tools wie Azure DevOps, Pandas, PySpark, Docker und Kubernetes.
Arbeit in agilen, englischsprachigen Teams, mit Fokus auf Kollaboration und Dokumentation zur Förderung des Wissensaustauschs.
Mit meiner Leidenschaft für datengetriebene Innovationen und meiner Fähigkeit, technische Herausforderungen pragmatisch zu lösen, strebe ich danach, Unternehmen dabei zu unterstützen, das Potenzial ihrer Daten vollständig auszuschöpfen.