András N.
Data Engineer
Hän on erikoistunut palvelinttömien arkkitehtuurien suunnitteluun, luotettavien ETL-putkien toteuttamiseen ja kattavien valvontajärjestelmien luomiseen luotettavuuden ja suorituskyvyn varmistamiseksi.
Hänen asiantuntemuksensa ulottuu sekä perinteisiin että Web3-alueisiin, joissa hän on toimittanut data-ratkaisuja DAO:ille ja terveydenhuollon organisaatioille. Vahvojen DataOps-ominaisuuksien ansiosta Andra- ohjelma toteuttaa strukturoituja hakkuita, automatisoituja hälytysputkia ja tehokkaita CI/CD-putkia, jotka parantavat merkittävästi tietojen luotettavuutta ja toiminnan tehokkuutta.
Tärkein asiantuntemus
Data Science6 vuotta
Python6 vuotta
Data Engineering4 vuotta
SQL3 vuottaKokemus4
Software Engineer
- Parannetaan tietojen saatavuutta suunnittelemalla ja rakentamalla palvelinmatonta datainfrastruktuuria ja putkistoja, varmistamalla luotettava tiedonkulku ja hakeminen keskeisille sidosryhmille.
- Perustetaan datan noutajan logiikka siirtymällä datan hakemiseen VBScriptistä Pythoniin, perustamalla datan hakeminen tietokantaan ja integroimalla kaapimet pilviinfrastruktuuriin. Ratkaistut ongelmat, jotka liittyvät tiedon laatuun, suorituskykyyn ja nopeusrajoihin Pythonin, AWS Lambdan, CloudWatchin ja MS SQL:n avulla.
- Rakennetaan, parannetaan, ja ylläpidetään datan toimintaprosesseja, analysoidaan ja hallitaan ongelman ratkaisuun putkea. Vähentynyt liikkeeseenlaskuaika ja parannettu datan ja koodin putkiston luotettavuus ja ylläpito AWS CodePipeline, CloudWatch, EventBridge, SNS, Lambda ja Slack. Orkestroituja monen kuukauden takatäytteitä.
- Suunnitellut jäsennelty puunkorjuun, ilmoitukset ja kojelaudat kattavaan datan ja infrastruktuurin seurantaan.
- Vähentynyt koodin rakentamisaika 75% refactoring-toiminnon ja laajennettujen CI/CD-ominaisuuksien avulla parantaa luotettavuutta ja kehittäjäkokemusta AWS CodeBuildin avulla, Lambda, CodeArtiface, ECR, Bash ja GitHub API.
Docker
AWS
MSSQL
MicroservicesPythonData & Insights
- Kehitetyt raportointiputket DAO:n hallintoanalyysiä varten, joissa yhdistetään ketjun sisäisiä ja ketjun ulkopuolisia tietolähteitä.
- Rakenna taloudellinen valvonta kojelauta käyttäen Python, Pandas, Dash ja Anvilia, mikä mahdollistaa reaaliaikaisen läpinäkyvyyden yhteisön sidosryhmille.
- Automatisoitu tiedonhaku Discourse, Discord, Dework ja Dune, varmistaen tarkan ja oikea-aikaisen raportoinnin hajautetusta hallinnosta.
- Laadukasta tietoa DAOn päätöksenteon tueksi, läpinäkyvyyden ja vastuullisuuden lisäämiseksi.
PandasData Engineering
ETL
Streamlit
PlotlyData Scientist & Engineer
- Ratkaistiin tietohaasteet, jotka liittyvät rahoitus-, Web3-, DeFI-, terveydenhuolto- ja energia-aloihin.
- Rakenna analytiikan putki Terran arbitraasin mahdollisuuksia keräämällä, käsittelemällä ja analysoimalla ketjulla Terra/Cosmos dataa Flipside, Python ja pandat.
- Kehitti aikasarja glukoosin ennustaminen malli, saavuttaa ennustetarkkuus verrattavissa markkinoiden johtavia kaupallisia lääkinnällisiä laitteita käyttäen Python, pandas, ja scikit-oppimista.
- Rakenna raportointiputki arvioimaan kliinisissä tutkimuksissa käytettävää lääkinnällistä hoitolaitetta, tuottaa toiminnallisia oivalluksia kliinisten päätösten ja laitteiden suorituskyvyn arviointia varten Pythonin, pandaasien, matplotlibin, merenpohjan ja Jupyterin avulla.
- Suunnitellut arviointiputken koneoppimiseen ominaisuus tekniset menetelmät käyttäen Python ja scikit-learn.
- Wrote tekninen poraus alas virkaa Machine Learning, MLOps, SQL, ja Python.
AWS
NumPy
KerasPandasData Engineering
Junior Business Analyst/Technical Writer
- Luotu dokumentaatio yritysten varainhoidosta SaaS, joka takaa selkeyden ja käytettävyyden sekä teknisille että ei-teknisille sidosryhmille.
- Kehitetyt B2B-liiketoimintaehdotukset, joissa korostetaan alustan ominaisuuksia ja kirjoitettiin valkoisia papereita tukemaan asiakkaiden sitoutumista ja sisältömarkkinointia.
- Edistetään sääntelyä analysointi ja vaatimustenmukaisuusdokumentaatio, joka varmistaa ratkaisujen yhdenmukaisuuden pankkialan vaatimusten kanssa.
- Tuetut monifunktionaaliset tiimit, joilla on teknistä kirjoittamista ja markkinointia, vahvistaen asiakassitoutumista.
Tekniikan huippuosaaminen
Kaikki Data Engineert, jotka ovat hakeneet Proxifylle, pisteytetään välillä 0–300 insinööritaidon perusteella, joka on yksi viidestä arvioimastamme parametrista. Tämä pistemäärä heijastaa ainoastaan insinööritaitoa, perustuen haastatteluihin, kotitehtäviin, suorissa koodausistunnoissa sekä työn suorituskyvyn arvioinnissa annettuihin tuloksiin. Kaavio näyttää, miten kaikki arvioidut Data Engineert jakautuvat tässä mittakaavassa, hyväksymisrajamme tälle parametrille sekä missä kohtaa András sijaitsee.
Score 190 · Top 10% of engineers
Portfolio
Korostanut András
1Built a point tracker evaluating Aave liquidity providers. Collected on-chain data about assets, liquidity indexes, prices, wallets, and balances. (The Graph, Coingecko, Etherscan, web3.py). Processed datasets and calculated points based on Aave whitepapers and documentation. (pandas). Exposed the points via a REST API. (FastApi)
Koulutus
Lopeta selaaminen.
Sovitetaan nopeammin.
Keskustele asiantuntijan kanssa ja saat räätälöityjä ehdotuksia verkostostamme vain 2 päivässä.
Pääsy yli 6 000+ asiantuntijaa
Löydä kehittäjä keskimäärin 2 päivässä
Palkkaa nopeasti ja helposti 94% onnistuneella osumalla