Dimosthenis T.

Data Engineer

Dimosthenis ist ein Data Engineer mit 12 Jahren kommerzieller Erfahrung im Datenbankmanagement, Data Warehousing und Reporting-Lösungen. Er ist kompetent in MSSQL, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, SSIS, SSAS, Kafka, Power BI, Python und C#.

Er leitete ein groß angelegtes Projekt zur Datenbereinigung und Personenerstellung eines großen griechischen Marktplatzes und verwaltete über 18 Millionen Kundendaten. Die Initiative bestand darin, Echtzeit-Pipelines mit Kafka und RedPanda zu entwerfen, um doppelte Kundenprofile zusammenzuführen und gleichzeitig die bestehende Funktionalität der Plattform zu erhalten.

Bekannt für seine Präzision, Innovation und Zusammenarbeit liefert Dimosthenis durchweg zuverlässige und leistungsstarke Datenlösungen.

Hauptkompetenz

  • Data Engineering 5 Jahre
  • Python
    Python 5 Jahre
  • SQL
    SQL 12 Jahre

Andere Fähigkeiten

  • Visual Studio
    Visual Studio 8 Jahre
  • VBscript 4 Jahre
  • Kubernetes
    Kubernetes 2 Jahre
Dimosthenis

Dimosthenis T.

Greece

Erste Schritte

Ausgewählte Erfahrung

Beschäftigung

  • Data Integration Engineer

    Chubb - 2 jahre

    • Analysierte IBM DB2 Legacy-Datenbanken und migrierten sie auf moderne Datenbanklösungen, wodurch die Leistung und Wartbarkeit verbessert werden.
    • Entwickelte und implementierte Datenbanken, gespeicherte Prozeduren und Funktionen in SQL Server, MySQL, PostgreSQL und MongoDB.
    • Erstellte und gewartete Datenfabriken und Pipelines auf Azure DevOps, um zuverlässige und automatisierte Datenabläufe zu gewährleisten.
    • MongoDB Kollektionen und Container mit Atlas erstellt und optimiert, zugeschnitten auf skalierbare Unternehmensdatensätze.
    • Entwickelte Datenpipelines auf AWS und Azure, die die Interoperabilität zwischen Wolken und Wolken sicherstellen.
    • Entwickelt und gewartet Data Warehouses, OLAP Würfel und ETL Pipelines für erweiterte Reporting und Analytik.
    • Implementierte Kafka-Streams und Themen mit ksql-Skripten, die eine Echtzeit-Datenintegration ermöglichen.
    • Verwendung von SQL und Python zur Datenkorrektur und Sicherung hochwertiger Datensätze.

    Technologien:

    • Technologien:
    • MongoDB MongoDB
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • MSSQL MSSQL
    • Python Python
    • Apache Kafka Apache Kafka
    • SQL SQL
    • Azure Azure
    • Azure Data Factory Azure Data Factory
    • Data Engineering
    • ETL ETL

  • Data Integration Engineer

    Pfizer Greece - 1 jahr 5 monate

    • Verwendung von SQL und Python, hauptsächlich zur Datenkorrektur, um qualitativ hochwertige Datensätze zu gewährleisten.
    • Hochvolumige Datenströme mit Kubernetes und Grafana werden überwacht und optimiert.
    • Entwickelt und gewartet relationale und nicht-relationale Datenbanken, einschließlich SQL Server, MySQL, PostgreSQL und MongoDB.
    • Datenpipelines mit Azure Data Factory und AWS Services zur Verwaltung von umfangreichen Daten im Gesundheitswesen.
    • Modernste Lösungen für komplexe Datenbank-Herausforderungen über verteilte Systeme hinweg.
    • Entworfene und optimierte ETL-Prozesse und Migrationswerkzeuge, die die Genauigkeit und Konsistenz der Daten verbessern.
    • Aufbau und Wartung von Data Warehouses und Würfel für erweiterte Analysen in Zusammenarbeit mit BI-Teams.
    • Entworfen und implementiert Kafka Streams mit ksql zur Integration heterogener Datenquellen.

    Technologien:

    • Technologien:
    • MongoDB MongoDB
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • MSSQL MSSQL
    • Python Python
    • Apache Kafka Apache Kafka
    • Kubernetes Kubernetes
    • SQL SQL
    • Azure Azure
    • Grafana Grafana
    • Azure Data Factory Azure Data Factory
    • Data Engineering
    • ETL ETL
    • Team Leading

  • Data Engineer

    Satori Analytics - 1 jahr 7 monate

    • Verwendung von SQL und Python, hauptsächlich zur Datenkorrektur, um qualitativ hochwertige Daten zu gewährleisten.
    • Entwickelt und optimiert gespeicherte Prozeduren, Funktionen und Abfragen in SQL Server, MySQL und PostgreSQL, um die Kundenanforderungen zu erfüllen.
    • Entwickelte SSIS-Projekte in Visual Studio 2019 zur Automatisierung von ETL-Prozessen und Daten-Integration.
    • Built and deployed Data Factories on Azure and Pipelines on AWS for cross-cloud data processing.
    • Entwickelte und gewartete Data Warehouses, Würfel und Migrationswerkzeuge für mehrere Unternehmenskunden.
    • Erstellte automatisierte SSRS-Berichte und visuelle Dashboards für PMI (Philip Morris International) und andere Kunden.
    • Technische Beratung zur Datenbankoptimierung, Kostensenkung und Leistungssteigerung.

    Technologien:

    • Technologien:
    • MySQL MySQL
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • AWS AWS
    • MSSQL MSSQL
    • Python Python
    • SQL SQL
    • Azure Azure
    • Azure Data Factory Azure Data Factory
    • Data Engineering
    • SSIS SSIS
    • Data Analytics
    • Visual Studio Visual Studio
    • ETL ETL
    • SSRS

  • Founder & Owner

    AnalyzeIT.com.gr - 3 jahre 5 monate

    • Als Gründer und technischer Leiter dient die Leitung aller Geschäftstätigkeiten, Kundenbeziehungen und Projektlieferungen.
    • Durchgeführte Bedarfsanalyse und Beratung für Kunden mit komplexen Geschäfts- und Datenbankbedürfnissen.
    • Verwaltete Webentwicklungsprojekte von der Schätzung bis zur Lieferung, um die termingerechte und budgetäre Fertigstellung sicherzustellen.
    • Entworfene und entwickelte Desktop- und Webanwendungen mit datenbankgestützten Funktionen zur Effizienzsteigerung.
    • Führen Sie tägliche Personalgespräche durch, um Projekte zu definieren, Aufgaben zuzuweisen und die Anpassung an die Erwartungen der Kunden zu gewährleisten.
    • Erstellte erweiterte Datenbankoptimierungslösungen für Kunden, die hohe Leistung benötigen.
    • Langfristige Kundenbeziehungen durch Kombination von technischem Know-how mit transparenter Kommunikation und Support aufbauen.

    Technologien:

    • Technologien:
    • PHP PHP
    • MySQL MySQL
    • JavaScript JavaScript
    • Project Management
    • MSSQL MSSQL
    • PrestaShop PrestaShop
    • Data Engineering
    • Team Leading

  • Data Engineer

    Accepted Ltd - 11 monate

    • Optimierte Datenbanken und ETL-Pipelines über SQL Server und PostgreSQL-Umgebungen.
    • Automatische Arbeitsabläufe zur nahtlosen Datenerfassung und -transformation.
    • Entwicklung und Wartung von SSIS-Projekten für die große Datenintegration von Daten.
    • Implementierte Data Warehouses und OLAP Würfel zur Unterstützung von Analysen und Reporting.
    • Entworfene visuelle Dashboards und SSRS-Berichte für das Management, mit Echtzeit-Einsichten.
    • Optimierte bestehende Abfragen und gespeicherte Prozeduren reduzieren die Ausführungszeiten erheblich.
    • VBScript zur Automatisierung von Aufgaben in Excel-Dateien und anderen Windows-Umgebungsprozessen.
    • Mit SSMS erstellen Sie Jobs und Pakete für Automatisierungsaufgaben.

    Technologien:

    • Technologien:
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • MSSQL MSSQL
    • SQL SQL
    • Azure Azure
    • Azure Data Factory Azure Data Factory
    • Data Engineering
    • SSIS SSIS
    • Data Analytics
    • ETL ETL
    • VBscript
    • SSRS

Ausbildung

  • BSc.Informatics Engineering

    Western Macedonia University of Applied Sciences, Kastoria · 2007 - 2014

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