Antonio S.
Data Engineer
Er beherrscht Snowflake, SQL, Python, Postgres, dbt und AWS (S3, Glue, Lambda) und hat Ingestion-Pipelines mit mehreren Terabyte aufgebaut, Change Data Capture (CDC)-Frameworks mit Streams und Tasks entwickelt und Datenarchitekturen optimiert, um Analyseteams zu unterstützen.
Seine Erfahrung umfasst Datenmodellierung, Echtzeit-Dateneingabe und Abfrageoptimierung durch Clustering und Partitionierungstechniken. Antonio ist dafür bekannt, dass er praktische Pipeline-Entwicklung mit strategischer Plattform-Optimierung kombiniert und Unternehmen dabei hilft, einen zuverlässigen, effizienten und kostengünstigen Datenbetrieb zu erreichen.
Kunden schätzen seine technische Tiefe, seine Aufmerksamkeit für Leistung und seine Fähigkeit, komplexe Datenherausforderungen in nachhaltige, geschäftsorientierte Lösungen zu übersetzen.
Hauptkompetenz
Python6 Jahre
Google Cloud6 Jahre
Azure4 JahreErfahrung3
Data Engineer
- Dockerisierte und modernisierte Entwicklungsumgebungen, die die Einrichtungszeit von Stunden auf Minuten reduzieren.
- Entwurf und Implementierung reproduzierbarer ETL-Pipelines zur nahtlosen Übertragung von Daten zwischen Staging- und produktionsähnlichen Umgebungen.
- Automatisierte Arbeitsabläufe für die Dateneingabe und -umwandlung, wodurch die Abhängigkeit von manuellen und fehleranfälligen Testdateien entfällt.
- Verbesserte Systemwartbarkeit und -zuverlässigkeit durch die Einführung von containerisierten Diensten.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Einführung von Best Practices in der Datenverarbeitung und im Pipeline-Management.
- Mitwirkung an der führenden digitalen Pflegemanagement-Plattform, die im gesamten britischen Gesundheits- und Sozialwesen eingesetzt wird.
Docker
PostgreSQL
Ruby
AWS
ElasticSearchSoftware Engineer
- Re-Engineering eines alten ERP-Systems mit FastAPI, Verbesserung der Skalierbarkeit und Verkürzung der Antwortzeiten.
- Implementierung von Elasticsearch für die erweiterte Volltextsuche in Millionen von Datensätzen, um die Effizienz der Datenabfrage zu verbessern.
- Entwicklung von asynchronen Datenpipelines mit RabbitMQ, Steigerung des Durchsatzes und Ermöglichung belastbarer, entkoppelter Dienste.
- Entwicklung und Pflege von REST-APIs für externe Partner und B2B-Integrationen.
- Optimierte PostgreSQL-Datenbankschemata und Abfragen, wodurch die Latenzzeit verringert und die allgemeine Systemleistung verbessert wurde.
MySQLDockerPostgreSQLAWSElasticSearchSoftware \ Data Engineer
- Entwurf und Implementierung von ETL-Pipelines für das nationale Data Warehouse des Österreichischen Instituts für Wirtschaft.
- Wir haben ERP- und CRM-Systeme mit Schwerpunkt auf einer sauberen, modularen Datenarchitektur und Wartungsfreundlichkeit entwickelt.
- Entwicklung von Tools für Finanz- und Steuererklärungsberechnungen über große, grenzüberschreitende Datensätze hinweg.
- Bereitstellung von datengesteuerten Lösungen für Bank- und E-Commerce-Kunden, einschließlich Dashboards und Analysetools.
- Sicherstellung von Datenqualität, -integrität und -konformität in verschiedenen Branchen.
PHPMySQLDockerPostgreSQLRubyExcellence 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 Antonio befindet.
Score 179 · Top 15% of engineers
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