
Data Engineer
Zakaria Morsli verfügt über Expertise in der Durchführung von ETL/ELT-Operationen mit Azure Databricks. Darüber ist er sehr bewandert im Design und der Implementierung von QlikSense-Lösungen und ermöglicht so eine effektive Datenvisualisierung und -analyse.
Morslis starkes Interesse für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen treibt seine kontinuierliche Erforschung innovativer Lösungen an. Er hält sich über die neuesten Fortschritte in diesen Bereichen auf dem Laufenden und sucht nach Möglichkeiten zur Anwendung modernster Techniken in der Datenanalyse und der prädiktiven Modellierung.


-Design and deliver scalable ELT pipelines on Databricks using PySpark, Spark SQL, and medallion architecture (Bronze/Silver/Gold). -Implement data governance practices including Unity Catalog for centralized metadata management and data lineage tracking. -Apply partitioning and caching strategies to optimize query performance and reduce processing times. -Manage CI/CD orchestration with Azure DevOps for automated testing and deployment of data assets. -Integrate Databricks jobs with Airflow DAGs for end-to-end workflow orchestration and dependency management.

-Built scalable ELT pipelines with Databricks using PySpark/Spark SQL for high-volume energy data processing. -Leveraged Delta Lake with time travel and CDC logic to ensure data consistency, auditability, and rollback capabilities. -Applied partitioning and caching strategies for performance optimization across large-scale transformations. -Managed CI/CD pipelines using GitLab for version-controlled deployments across environments. -Conducted code reviews and cross-team collaboration to maintain engineering standards and code quality.

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 Zakaria befindet.
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