Arian F.
Data Engineer
Eine seiner herausragenden Leistungen war die Optimierung der Cloud-Infrastruktur seines Unternehmens. Durch die Durchführung eingehender Analysen und die Anpassung der Ressourcenkonfiguration und -nutzung konnte Arian die Kosten um 30 % senken und erntete für seinen Beitrag breite Anerkennung.
Arian ist bekannt für seine akribische Liebe zum Detail und seinen durchdachten Problemlösungsansatz. Er liefert robuste, leistungsstarke Datenlösungen für jedes Projekt.
Hauptkompetenz
Git4 Jahre
YAML3 Jahre
Fact Data Modeling3 Jahre
Dimensional Modeling3 JahreErfahrung6
Data Engineer
- Zusammenarbeit mit einem großen globalen Einzelhandelskunden bei der Umgestaltung und Verbesserung seiner Datenplattform mit Schwerpunkt auf der praktischen Nutzung von Databricks und Azure-Tools;
- Aufbau und Pflege von ETL-Pipelines in Databricks, Verarbeitung von Daten aus Quellsystemen bis hin zu endgültigen Tabellen;
- Entwicklung einer Reihe von Mitarbeiter- und HR-KPIs, die den Stakeholdern helfen, die Einstellung, Bindung und andere Trends in der Belegschaft zu verfolgen. Diese KPIs werden von den Führungskräften aktiv genutzt, um die Planung und Entscheidungsfindung zu unterstützen;
- Koordinierung mit technischen und nicht-technischen Teams, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt strukturiert und bei Bedarf verfügbar sind.
AWS
Databricks
Apache Spark
Python
SQL
Senior Data Engineer
- Migrated production pipelines from Alteryx to Databricks, improving end-to-end performance and making the workflows easier to run and maintain;
- Led the move from Databricks Hive Metastore to Unity Catalog, standardizing governance and access without disrupting existing workloads;
- Led the build of a new employee movement tracking product end-to-end + data model where I delivered clean, consistent data that powers the dashboard.
DatabricksPythonSQL
Azure Data Factory
Data Engineering
Data Engineer
- Modernisierung der Dateninfrastruktur für ein globales Öl- und Gasunternehmen durch Optimierung der Datenarchitektur zur Steigerung der Effizienz und Verbesserung der Zugänglichkeit.
- Er leitete die durchgängige Entwicklung von Key Performance Indicators (KPIs), von der Erfassung der Anforderungen bis zur Implementierung der Lösungen in Produktionsumgebungen.
- Er stellte sicher, dass die KPIs vollständig mit den Unternehmenszielen übereinstimmten und als wichtige Instrumente zur Förderung des Unternehmenserfolgs dienten.
- Implementierung von Best Practices für Datenmanagement und -verwaltung, um die langfristige Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit des Datenökosystems zu unterstützen.
AWSDatabricksApache SparkPythonSQL
Python Lecturer
- Entwicklung und Durchführung von ansprechenden Python-Vorlesungen für ein Data Science Bootcamp mit Schwerpunkt auf Datenanalyse und einführenden Konzepten für maschinelles Lernen.
- Entwicklung von praktischen Unterrichtsplänen, die den Schwerpunkt auf praktisches Lernen und reale Anwendungen von Python legen.
- Führte die Studenten durch die Grundlagen der Python-Programmierung und sorgte für Klarheit in den Kernprinzipien der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.
- Persönliche Unterstützung für Studenten, um auf individuelle Herausforderungen einzugehen und das Vertrauen in die Anwendung von Python-Kenntnissen bei Projekten zu fördern.
Project ManagementPythonData Engineering
Data Enginner
- Reduzierung der AWS-Kosten um 30 % durch strategische Optimierung und Ressourcenmanagement.
- Er leitete die Migration eines Data Lake zu Databricks und sorgte für eine nahtlose Integration und verbesserte Leistung.
- Verwaltung von End-to-End-Data-Engineering-Prozessen, einschließlich Datenextraktions-, -umwandlungs- und -ladepipelines (ETL).
- Nutzung von Cloud-Umgebungen für effiziente Datenspeicherung, Wartung und Skalierbarkeit.
- Er entwickelte detaillierte, auf die Anforderungen der Kunden zugeschnittene Datenprodukte und erntete Anerkennung für die Bereitstellung hochwertiger Lösungen.
AWSDatabricksApache SparkPythonSQL
Data Engineer/Analyst
- Entwicklung des ersten Patientenberichtssystems des Unternehmens, das Rohdatensätze in verwertbare Erkenntnisse umwandelt.
- Einsatz von SQL und Python zur Extraktion, Bereinigung, Verarbeitung und Validierung realer Patientendaten.
- Er entwarf und implementierte Datenumwandlungsabläufe, um die Genauigkeit und Konsistenz der Berichterstattung zu gewährleisten.
- Erstellung von Visualisierungen und Berichten zur Darstellung von Daten in einem benutzerfreundlichen Format zur Unterstützung laufender Analysen und Entscheidungen.
Flask
PostmanPythonSQL
NumPyExcellence 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 Arian befindet.
Score 179 · Top 15% of engineers
Zertifikate 5
Issued Dec 2025 - Expires Dec 2027
Credential ID dcecc68a-40f3-4f0d-a9d5-1ce7dd9bdc15
DatabricksApache SparkData Engineering
Data Modeling
Issued Jun 2025
Credential ID 3448EF1BC8BD058D
AzureIssued Dec 2025 - Expires Dec 2027
Credential ID dcecc68a-40f3-4f0d-a9d5-1ce7dd9bdc15
DatabricksApache SparkData EngineeringData ModelingAusbildung
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