Bhavana S.

• Designed and optimized custom SQL queries in BigQuery to process raw GA4 and Firebase event data, enabling real-time dashboards and actionable insights for marketing and product teams.
• Developed and maintained end-to-end ELT pipelines to ingest and transform data from cloud storage (GCP/AWS S3), Firebase, and on-prem SQL sources into BigQuery for analytics and reporting.
• Automated data cleaning, standardization, and enrichment workflows using Python and SQL, delivering trusted, high-quality data models for downstream analytics teams.
• Collaborated with cross-functional stakeholders to translate business questions into scalable Looker dashboards, leveraging custom dimensions and derived tables from BigQuery.

• Implementierte die Automatisierung des Datenflusses mit Azure Data Factory, wodurch die Betriebseffizienz für zeitkritische Berichterstattung um 40 % gesteigert wurde.
• Engagierte sich aktiv in der Leistungsoptimierung und -tuning von Azure Databricks-Jobs, um die Ressourcennutzung zu optimieren und die Verarbeitungszeit zu reduzieren.
• Erstellte Azure Databricks-Notizbücher mit Python, Spark, PySpark und SQL, um Datenumwandlungen, -eingaben und -modellierungsaufgaben an großen und komplexen Datensätzen durchzuführen.

• Konstruiert skalierbare und effiziente ETL/ELT-Datenpipelines zur Datenerfassung, -transformation und -ladung mit Azure-Diensten zur Datenverarbeitung und -speicherung.
• Trug zu ETL-Batch- und Streamverarbeitungsjobs in Azure Databricks bei, die Daten in verschiedene Datenzonen transformierten und luden.
• Automatisierte wiederkehrende Datenverarbeitungsaufgaben, wodurch die manuelle Arbeitslast um 45 % reduziert und menschliche Fehler verringert wurden.
• Führte Datenumwandlungs- und Reinigungsoperationen durch, um die Daten genauigkeits- und Qualitätsstandards aufrechtzuerhalten.

• Implementierte Datenintegrationen und Validierungsprüfungen in SQL und Microsoft Azure Synapse Analytics, um eine reibungslose Dateneingabe und -fluss zu gewährleisten.
• Erstellte eine Echtzeit-Datenverarbeitungs-Pipeline, die zeitnahe Einblicke in das Kundenverhalten und Markttrends ermöglicht.
• Optimierte Batch-Daten-Workflows für eine führende E-Commerce-Plattform, um die stündliche Verfügbarkeit kritischer Geschäftskennzahlen und KPIs zu gewährleisten und die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu stärken.
• Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Anforderungen zu sammeln, robuste Datenlösungen zu entwerfen und wertvolle Einblicke für die Stakeholder der Organisation bereitzustellen.

Kroger is a major American supermarket chain offering a wide range of groceries, pharmacy services, and health products.

• Designed and implemented multiple scripts to reduce manual interventions and to have standard reports for specific ID configurations. - Created scripts/solutions for verification and automation (XID comparison, DIF status, close process). -Implemented several user stories related to scan bag go and click list, seasonal changes, and store closing procedures—only people working on the timely restrictions on different SKUs and festival changes from offshore.
• Improved efficiencies by 50% by revising case management procedures and training employees on revisions. Managed escalated customer complaints through resolution utilizing cross-functional and global resources as required.
• Created knowledge base, resulting in increased 1st tier support call resolutions and limited escalations to 2nd line and 3rd line support teams.
• Deploy changes made using GIT and working on the code conflicts.