NEU
Proxify is bringing transparency to tech team performance based on research conducted at Stanford. An industry first, built for engineering leaders.
Learn more
Toshe N.
Data Engineer
Toshe ist ein Data Engineer mit über 15 Jahren Erfahrung, der sich auf die Entwicklung skalierbarer, leistungsstarker Datenlösungen spezialisiert hat. Er baut sichere, verlässliche und zugängliche Datenökosysteme auf, die Organisationen in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Er verfügt über umfangreiche Erfahrungen mit Cloud-Plattformen, einschließlich AWS und Azure, und ist kompetent bei der Entwicklung von End-to-End-Lösungen mit Python und SQL. Toshe betont Klarheit in der Datenarchitektur, Performance-Optimierung und langfristige Wartbarkeit in allen seinen Projekten.
Während seiner gesamten Laufbahn hat er erfolgreich Crossfunktionale Teams dazu gebracht, schlagkräftige Datenprodukte zu liefern. Durch die Anpassung der technischen Lieferungen an Geschäftsziele stellt Toshe sicher, dass Datensysteme organisatorisches Wachstum, Einsichten und strategische Entscheidungsfindung unterstützen.
Hauptkompetenz
- SQL 17 Jahre

- Data Engineering 17 Jahre
- Data Modeling 10 Jahre
Andere Fähigkeiten
- AWS Glue 3 Jahre

- Microsoft Power BI 2 Jahre

Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Data Engineer
CrazyLabs - 7 monate
- Daten von BigQuery extrahiert.
- Orchestrierte Datenextraktion mit Airflow DAGs.
- Daten in Redshift.
Technologien:
- Technologien:
BigQuery
Apache Airflow
Redshift
Senior Data Engineer
RLDatix - 9 monate
- Datenpipelines in Databricks eingebaut
Technologien:
- Technologien:
Databricks
Senior Data Engineer
Crayon - 2 jahre 9 monate
- Architektierte skalierbare Datenlösungen, einschließlich eines Data Lake auf Azure ADLS2, unter Verwendung von Synapse und Spark für fortgeschrittene Analysen.
- Entwickelt und implementiert End-zu-End-Daten-Pipelines unter Verwendung von Azure Databricks, um nahtlose Datenerfassung, Transformation und Beladung zu gewährleisten.
- Entwickelte Metadaten-getriebene Python-basierte Azure Dauer-Funktionen zur Aufnahme von Daten von APIs wie Zendesk und Navision.
- Leveraged Databricks zur Transformation und Optimierung von Datensätzen über mehrere Ebenen hinweg.
- Teilnahme an Vorverkaufsaktivitäten und Bereitstellung innovativer Lösungen für die Datenarchitektur.
Technologien:
- Technologien:
Databricks
Apache Spark
Python
Azure
Azure Blob storage
Microsoft Power BI
Azure Data Factory
Terraform
- Data Engineering
Azure Synapse
- Data Modeling
ETL
Azure Functions
Data Team Lead
Alite International - 2 jahre 3 monate
- Führt ein Team von Dateningenieuren über mehrere Projekte, bietet technische Beratung und gewährleistet die Lieferung von hochwertigen Datenlösungen.
- Led die Architektur und Migration von Oracle-Datenbanken vor Ort zu Cloud-basierten Data Warehouses und Datenseen, die Ausrichtung auf organisatorische Ziele.
- Entwicklung eines Data Lake auf S3 mithilfe von AWS Kleber Crawlers und Kleber Katalog; CSV-Dateien in Parquet mit Athena CTAS konvertiert und die Daten auf S3 partitioniert.
- Extrahierte BLOB XMLs aus Oracle-Datenbanken mit Lambda-Funktionen, konvertierte XMLs nach JSON und laden sie in den Data Lake.
- Entworfene Strategien zur Datenintegration für das extrahieren, Umwandeln und Laden von Daten von APIs in Redshift und S3.
- Teilnahme an Vorverkaufsaktivitäten, Bereitstellung von Datenmigration und Berichtslösungen.
Technologien:
- Technologien:
AWS
Python
AWS Lambda
AWS S3
Terraform
AWS Athena
Apache Airflow
Snowflake
- Data Modeling
Redshift
Ausbildung
BSc.Computer Science
Ss Cyril & Methodius University - Faculty of Electrical Engineering - Skopje · 2002 - 2007
Finden Sie Ihren nächsten Entwickler innerhalb von Tagen, nicht Monaten
In einem kurzen 25-minütigen Gespräch würden wir gerne:
- Auf Ihren Bedarf bezüglich des Recruitments von Software-Entwicklern eingehen
- Unseren Prozess vorstellen und somit wie wir Sie mit talentierten und geprüften Kandidaten aus unserem Netzwerk zusammenbringen können
- Die nächsten Schritte besprechen, um den richtigen Kandidaten zu finden - oft in weniger als einer Woche
