Moaz E.
Data Engineer
Moaz ElNashar ist ein talentierter Data Engineer und verfügt über umfassende Erfahrungen aus seiner fünfjährigen Berufslaufbahn.
Im Laufe seiner Karriere konnte ElNashar Erfahrungen in den Sektoren FinTech, Telekommunikation und Lebensmittelzustellung sammeln und in jedem dieser Bereiche wertvolle kommerzielle Erkenntnisse erwerben.
Eine der herausragenden Leistungen ElNashars ist die zentrale Rolle, die er bei der Erstellung einer Datenanalyse-Plattform für ein FinTech-Start-up mit Daten im Fokus einnahm. Nach und nach verwandelte er diese Plattform in eine außergewöhnlich effiziente Lösung, indem er eine solide Basis schuf. Diese Tätigkeit stellt einen bedeutenden Meilenstein in seiner Laufbahn dar.
In seiner Freizeit bereist ElNashar die Welt, was seine Neugier und Leidenschaft für verschiedene Kulturen und Erfahrungen zeigt.
Hauptkompetenz
- Data Engineering 6 Jahre
- Python 7 Jahre
- Google Cloud 3 Jahre
Andere Fähigkeiten
- Kubernetes 3 Jahre
- Redis 2 Jahre
- gRPC 2 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Leitender Dateningenieur
Klivvr - 1 jahr 11 monate
- Aufbau des Fundaments für eine Datenanalyseplattform mit Airbyte, Google BigQuery, Apache Airflow, DBT und Looker
- Konfiguration von Airbyte für rationalisierte Data Ingestion
- Nutzung von Google BigQuery als zentrales Data Warehouse
- Integration von Apache Airflow zur Automatisierung und Verwaltung von Datenworkflows
- Nutzung von DBT zur Erstellung und Verwaltung eines rationalisierten Datenmodellierungs- und Transformationsprozesses
- Integration von Looker für die Datenvisualisierung
- Unterstützung bei der Fehlerbehebung und bei technischen Problemen
Technologien:
- Technologien:
- Python
- Kubernetes
- Google Cloud
- BigQuery
- Apache Airflow
- SQL
- PostgreSQL
Leitender Dateningenieur
Talabat | Delivery Hero - 1 jahr 3 monate
- Mitarbeit an der Entwicklung einer maschinellen Lern- und Datenanalyseplattform mit dem Google Cloud Ecosystem, einschließlich BigQuery, Apache Airflow, Pub/Sub und Google Analytics
- Effiziente Datenspeicherung und -analyse mit BigQuery
- Integration von Apache Airflow zur Automatisierung und Verwaltung von Datenworkflows
- Implementierung von Pub/Sub für zuverlässiges Messaging- und Echtzeit-Datenstreaming
- Einbindung von Google Analytics, um Einblicke aus User-Interaktionen zu gewinnen
- Optimierung der Plattformleistung und -skalierbarkeit
Technologien:
- Technologien:
- Python
- Google Cloud
- BigQuery
- Apache Airflow
- Terraform
- SQL
- AWS SQS
- AWS Lambda
Big-Data-Spezialist
Vodafone - 1 jahr
- Mitarbeit an der Entwicklung einer Big-Data-Plattform innerhalb des Cloudera-Ökosystems durch die Einbindung von Apache Spark, Hadoop, Apache Kafka, Apache Flume, Apache Hive und Impala
- Design robuster und skalierbarer Lösungen und Pipelines für die Data Ingestion
- Konzeption und Automatisierung der Vorverarbeitung und Ingestion von Datensätzen und -strömen
Technologien:
- Technologien:
- Python
- Cloudera
- Apache Hive
- Hadoop
- Apache Kafka
Ausbildung
BSc.Medientechnik und -technologie
Deutsche Universität in Kairo · 2011 - 2015
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