Alper B.

Data Engineer

Spitzenperformer 10/10

Turkey

Verifiziertes Mitglied seit 2024

20 Jahre Erfahrung

Er hat ein sicheres Gespür für Daten in verschiedenen Bereichen, was es ihm ermöglicht, Herausforderungen vorauszusehen und proaktive Lösungen anzubieten. Er entwarf und implementierte ein Data Warehouse für ein türkisches Finanzinstitut, indem er API-Daten in eine skalierbare OLAP-Struktur integrierte und unabhängig ETL-Workflows erstellte.

Seine Fähigkeit, komplexe Konzepte klar zu kommunizieren, und sein proaktiver Ansatz zur Problemlösung machen ihn zu einer wertvollen Bereicherung für jedes Unternehmen.

Hauptkompetenz

AWS Athena5 Jahre

MSSQL7 Jahre

T-SQL5 Jahre

BigQuery5 Jahre

11+

Erfahrung4

Data Engineer

Freelance•

Information Technology (IT) and Services

Apr 2024 · 2J 6M

Migriert historische Daten von MS Access zu Snowflake in AWS;
Entwicklung von Python-Skripten und Lambda-Funktionen zum Abrufen von täglichen Daten aus Callcenter-Systemen über API-Aufrufe;
Mitarbeit an der Entwicklung von SQL-Mesh-Modellen zur Umwandlung von Rohdaten in ein auswertbares Format;
Erstellte Berichte und Visualisierungen mit Tableau.
Verarbeitete Google Ads Daten mit GCP Dataform;
Entwurf und Implementierung von ETL-Workflows mit Apache Airflow;
Verwaltete das Looker-Repository und erstellte Dashboards mit LookML zur Datenvisualisierung.

AWS

Apache Spark

Python

AWS SQS

SQL

13+

Data Engineer

Krakenflex•

Energy and Utilities

May 2022 - May 2024 · 2J

Entwurf und Entwicklung von metrischen Produktdatenmodellen mit LookML;
Erstellung von Dashboards und Datenvisualisierungen in Looker zur Unterstützung von Geschäftseinblicken;
Entwicklung und Pflege von AWS Glue-Workflows zur Verwaltung von ETL-Prozessen;
Erstellung und Optimierung von Lambda-Funktionen mit Python für die Datenverarbeitung und Automatisierung;
Entwicklung von Athena-SQL-Abfragen für eine effiziente Datenanalyse;
Erstellung und Pflege von CloudFormation-Vorlagen zur Verwaltung von Infrastruktur als Code;
Erstellung von Python-Skripten zur Rationalisierung von Datenanalyse- und Berichtsaufgaben;
Fehlersuche und Behebung von Leistungsproblemen in ETL-Pipelines zur Gewährleistung einer optimalen Effizienz;
Entwicklung und Pflege von AWS Glue-Aufträgen zur Datentransformation;
Verwaltet AWS Glue Crawler, um Daten zu katalogisieren und für die Analyse vorzubereiten.

AWS

Apache Spark

Python

AWS SQS

SQL

Data Engineer

Avios•

Travel Booking

May 2022 - Oct 2023 · 1J 5M

Erstellung von Dashboards und Datenvisualisierungen mit Amazon QuickSight zur Unterstützung der Entscheidungsfindung;
Entwicklung und Pflege von AWS Glue-Workflows zur Verwaltung und Automatisierung von Datenverarbeitungsaufgaben;
Entwicklung und Pflege von Lambda-Funktionen in Python zur Datenverarbeitung und Automatisierung;
Erstellung und Optimierung von Athena-SQL-Abfragen zur Erleichterung einer effizienten Datenanalyse

AWS

Apache Spark

Python

AWS SQS

SQL

13+

Data Engineer

Bluenet•

Information Technology (IT) and Services

Jan 2017 - Nov 2022 · 5J 10M

Entwicklung von Python-Skripten zur Übertragung von Daten zwischen lokalen und Cloud-Datenbanken, einschließlich Azure SQL und Google BigQuery;
Erstellung von PowerShell-Skripten zur Automatisierung von Wartungsaufgaben für über 50 Datenbankserver;
Entwicklung von gespeicherten Prozeduren und Funktionen zur Datentransformation nach Bedarf;
Aufbau von Apache Airflow DAGs zur Rationalisierung von Datenübertragungen zwischen Systemen;
Entwurf und Implementierung von Azure Data Factory-Jobs für effiziente ETL-Prozesse;
Unterstützte Kundenentwicklungsteams bei der Datenbankentwicklung und -optimierung;
Entwurf von Data-Warehouse-Strukturen zur Unterstützung einer skalierbaren und effizienten Datenanalyse;
Aktive Wartung und Verwaltung der Datenbanken auf den Servern der Kunden vor Ort, um eine optimale Leistung zu gewährleisten.

PostgreSQL

Apache Spark

T-SQL

SQL

Microsoft Power BI

Excellence en ingénierie

Alle Data Engineers, die sich bei Proxify beworben haben, werden auf einer Skala von 0 bis 300 in technischer Exzellenz bewertet, einem der fünf von uns bewerteten Parameter. Diese Bewertung spiegelt ausschließlich die technische Exzellenz wider, basierend auf Interviews, Heimaufgaben, Live-Coding-Sitzungen und/oder Leistungsbewertungen am Arbeitsplatz. Die Kurve zeigt, wie alle bewerteten Data Engineers in diesem Bereich verteilt sind, wo unsere Akzeptanzschwelle für diesen Parameter liegt und wo sich Alper befindet.