Aniello P.

Data Engineer

Aniello ist ein Senior Data Engineer mit über sieben Jahren Erfahrung in der Entwicklung datengesteuerter, produktionsfähiger Systeme. Er ist spezialisiert auf die Entwicklung von Software und Pipelines für maschinelles Lernen unter Verwendung von Python, Azure, Databricks und Frameworks für verteiltes Rechnen.

Bei BP leitet er die Entwicklung von LLM- und Predictive-Analytics-Pipelines, die den manuellen Arbeitsaufwand um 60 % und die Ausfallzeiten der Anlagen um 40 % reduzieren, was zu erheblichen jährlichen Einsparungen führt. Seine Arbeit an Echtzeit-Datenplattformen und High-Performance-Computing (HPC)-Clustern steigert die Effizienz globaler Operationen in großem Maßstab.

Aniello verbindet einen ausgeprägten mathematischen Hintergrund mit tiefem technischem Fachwissen und setzt KI-Forschung in skalierbare, hochwirksame Unternehmenslösungen um, die die digitale Transformation vorantreiben.

Hauptkompetenz

  • Python
    Python 7 Jahre
  • Jupyter
    Jupyter 5 Jahre
  • Data Modeling 5 Jahre

Andere Fähigkeiten

  • Azure
    Azure 3 Jahre
  • Azure Blob storage
    Azure Blob storage 3 Jahre
  • Azure Queue
    Azure Queue 3 Jahre
Aniello

Aniello P.

Italy

Erste Schritte

Ausgewählte Erfahrung

Beschäftigung

  • Senior Data Analyst – ML & LLM Tooling

    BP - 2 jahre 6 monate

    • Entwicklung und Einsatz von LLM-gestützten Dokumentenklassifizierungspipelines, die die manuelle Überprüfungszeit um 60 % reduzieren und jährlich über 500.000 £ einsparen.
    • Entwicklung von FastAPI-basierten Microservices zur Unterstützung sicherer und skalierbarer ML-Workflows.
    • Aufbau von Echtzeit-NLP-Pipelines auf Azure und AWS mit 99,9 % Betriebszeit für operative Analysen.
    • Einführung von CI/CD-Automatisierung und testgetriebener Entwicklung in ML-Pipelines.
    • Zusammenarbeit mit Forschungs- und Modellierungsteams, um Prototypen in produktionsreife Lösungen zu verwandeln.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Databricks Databricks
    • Microservices
    • Python Python
    • Azure Azure
    • Azure Blob storage Azure Blob storage
    • Azure Queue Azure Queue
    • Prototyping
    • Grafana Grafana
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Azure ML Azure ML
    • NLP
    • Machine Learning Machine Learning
    • FastAPI FastAPI
    • Large Language Models (LLM) Large Language Models (LLM)
    • Dell EMC HPC Solutions
    • Pipeline optimization
    • PySpark PySpark
    • Jupyter Jupyter

  • R&D Engineer – HPC Pipelines & Distributed Systems

    BP - 2 jahre 6 monate

    • Entwurf und Verwaltung von HPC-Pipelines für LLM-Benchmarking mit Dask auf verteilten Clustern.
    • Optimierte Workload-Orchestrierung, Reduzierung der Benchmark-Laufzeit um 50 % in allen Rechenclustern.
    • Beitrag zu internen HPC-Infrastrukturbibliotheken, Verbesserung der Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit von Experimenten.
    • Unterstützung von Forschungsteams bei rechenintensiven KI-Experimenten und Pipeline-Automatisierung.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Bash Bash
    • Prototyping
    • Data Science
    • Grafana Grafana
    • Data Engineering
    • Data Analytics
    • Data Modeling
    • Dataflow Dataflow
    • Large Language Models (LLM) Large Language Models (LLM)
    • Dell EMC HPC Solutions
    • Data Quality

  • Technical Lead Developer – Predictive Analytics

    BP - 5 jahre

    • Entwicklung von Systemen zur vorausschauenden Wartung, die die Ausfallzeiten von Anlagen um 40 % verringerten, was zu jährlichen Einsparungen in Höhe von 1,8 Mio. £ führte.
    • Leitung eines agilen Teams von fünf Ingenieuren, Anleitung von Entwicklern in TDD, CI/CD und skalierbarem Systemdesign.
    • Bereitstellung von Analyse-Dashboards und prädiktiven Pipelines, die an über 20 globalen Industriestandorten eingesetzt werden.

    Technologien:

    • Technologien:
    • SQL SQL
    • Data Science
    • DevOps DevOps
    • Topic Modelling
    • Database Testing
    • Machine Learning Machine Learning
    • Team Leading
    • Fact Data Modeling
    • Dataflow Dataflow
    • Data Quality

  • Fullstack-Entwickler

    FDM Group - 5 jahre 8 monate

    • Entwicklung von REST-APIs und Backend-Microservices in Java, integriert mit SQL-Datenbanken.
    • Sie haben an einem strukturierten Schulungsprogramm teilgenommen, das Software-Engineering, Agile und CI/CD-Praktiken abdeckt.
    • Unterstützte interne Berichtssysteme mit Power BI, VBA und SQL.
    • Bereitstellung von Backend-Funktionen für Unternehmenskunden aus dem Finanzsektor und dem öffentlichen Sektor.

    Technologien:

    • Technologien:
    • MySQL MySQL
    • Java Java
    • Spring Boot Spring Boot
    • SQL SQL
    • Bash Bash
    • Microsoft Power BI Microsoft Power BI
    • Linux Linux
    • VBA VBA
    • Microsoft Excel Microsoft Excel

Ausbildung

  • MSc.Quantitative Finance

    University of Bologna · 2014 - 2017

  • BSc.Mathematics, Statistics and Probability

    La Sapienza · 2011 - 2014

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