Sridhar V.
Data Engineer
Sein Fachwissen umfasst Datenextraktion, Datenverarbeitung und die Erstellung von maschinellen Lernmodellen, die eine effektive datengesteuerte Entscheidungsfindung in verschiedenen Rollen ermöglichen, darunter Dateningenieur, Analyst und Business Intelligence-Entwickler.
Zusätzlich zu seinem technischen Fachwissen ist er sehr versiert in der Erstellung von interaktiven Dashboards und Visualisierungen mit Power BI und Tableau, die dabei helfen, Dateneinblicke effektiv zu vermitteln. Sridhar ist für seinen kooperativen Ansatz bekannt und liefert stets pünktliche Ergebnisse, was ihn zu einer zuverlässigen Bereicherung für jedes Team macht.
Hauptkompetenz
Apache Spark5 Jahre
Azure Data Factory4 Jahre
CSV11 Jahre
Data Engineering4 JahreErfahrung4
Senior Consultant
- Erfolgreiche Leitung der Migration von ETL-Pipelines von SSIS zu Azure Data Factory (ADF), Gewährleistung eines reibungslosen Übergangs und verbesserter Datenintegrationsprozesse;
- Nutzung von Databricks Notebooks mit PySpark und SparkSQL zur effektiven Datenanalyse, um aufschlussreiche datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen;
- Entwicklung von Azure Databricks Notebooks zum Abrufen von Daten aus verschiedenen sozialen APIs, einschließlich FB, Twitter, YouTube und Google Analytics;
- Automatisierung des ETL-Prozesses zum Laden historischer Daten aus den FB- und Instagram-APIs, was zu einer erheblichen Zeitersparnis von 500 Stunden führte, da der manuelle Aufwand entfiel;
- Erstellung von ADF-Pipelines zur planmäßigen Ausführung von Databricks-Pipelines, um eine zeitnahe und genaue Datenverarbeitung zu gewährleisten;
- Erstellung von Datenflüssen unter Verwendung von ADF V2 Pipelines, die eine nahtlose Datentransformation und -integration ermöglichen;
- Identifizierung und Behebung von Problemen, die von nachgelagerten Anwendungen gemeldet wurden, um die Datenintegrität und einen reibungslosen Datenfluss zu gewährleisten;
- Automatisierung des Datenladevorgangs, Verringerung manueller Eingriffe und Verbesserung der Effizienz;
- Verbesserte Datenladeleistung von APIs, Implementierung von Strategien zur Optimierung des Datenabrufs und der Datenverarbeitung für nachgelagerte Anwendungen;
- Nutzung von Delta-Tabellen in Databricks zur Durchführung von Upsert-Operationen, um Datenkonsistenz und -integrität zu gewährleisten.
Klarna API
Azure Blob storageAzure Data Factory
Azure SynapseLead IT
- Nachgewiesene solide analytische Fähigkeiten durch das Verstehen von Anforderungsdokumenten und die Entwicklung entsprechender SQL-Abfragen;
- Entwicklung effizienter und optimierter gespeicherter Prozeduren auf der Grundlage der Anforderungen, um eine angemessene Datenverarbeitung und -abfrage zu gewährleisten;
- Durchführung eines Proof of Concept (POC), um die Durchführbarkeit und die Vorteile einer Migration der bestehenden Lösung zu Azure zu bewerten und wertvolle Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen;
- Identifizierung und Implementierung von Leistungsverbesserungen in bestehenden gespeicherten Prozeduren und SQL-Funktionen, um die Geschwindigkeit der Abfrageausführung und die Gesamteffizienz des Systems zu erhöhen;
- Entwurf und Erstellung eines wiederverwendbaren SSIS-Pakets (SQL Server Integration Services) zum iterativen Laden von Daten, zur Rationalisierung des Datenladeprozesses und zur Verbesserung der Datenintegrationsfunktionen.
SSISSenior Software Engineer
- Aufbau eines Azure-basierten Data Warehouse und einer Datenbankplattform, um schnelle Analysen und Entscheidungen zu ermöglichen.
- Verwaltete ELT-Prozesse, extrahierte Daten aus SAP HANA, SAP BW und SAP ERP für die Datenbankintegration.
- Power BI für die Datenvisualisierung genutzt, um wertvolle Erkenntnisse aus extrahierten Datensätzen zu gewinnen.
- Entwurf und Optimierung von Datenmodellen und -strukturen für eine effiziente Speicherung und Abfrage.
- Sicherstellung der Datenqualität durch Bereinigungs-, Umwandlungs- und Anreicherungsprozesse.
- Überwacht und behebt Probleme mit der Datenbankleistung und löst sie proaktiv.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Erfassung und Erfüllung von Berichts- und Analyseanforderungen.
- Sie haben sich über Branchentrends auf dem Laufenden gehalten und neue Technologien integriert, um die Möglichkeiten der Datenanalyse zu verbessern.
Azure Blob storageAzure Data FactoryAzure Synapse
IT Analyst
- Entwicklung von ETL-Paketen in SSIS für effiziente Datenextraktion, -transformation und -ladung;
- Erfassen der Anforderungen von Interessengruppen, um ein klares Verständnis der geschäftlichen Anforderungen zu gewährleisten;
- Entwurf und Erstellung von tabellarischen und mehrdimensionalen SSAS-Würfeln für umfassende Datenanalysen;
- Erstellung visuell ansprechender Power BI-Berichte und -Dashboards, die wertvolle Einblicke liefern;
- Durchführung von Datenprofilen und -bereinigungen zur Wahrung der Datenqualität und -integrität;
- Optimierte Leistung von ETL-Paketen, SSAS-Würfeln und Power BI-Berichten;
- Bleiben Sie mit den neuesten ETL-, SSAS- und Power BI-Technologien auf dem Laufenden;
- Anleitung und Unterstützung für jüngere Teammitglieder;
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um sich entwickelnde Geschäftsanforderungen zu verstehen und notwendige Anpassungen an ETL-Prozessen, SSAS-Würfeln und Power BI-Berichten vorzunehmen.
SSASSSISExcellence 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 Sridhar befindet.
Score 189 · Top 10% of engineers
Zertifikate 6
Ausbildung
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