Himanshu S.

Data Engineer

Himanshu est un ingénieur données chevronné qui bénéficie d’une longue expérience et d’une excellente maîtrise de SQL, Snowflake et AWS. Il a travaillé dans différents secteurs, parmi lesquels la santé, le retail, l’industrie automobile et la finance.

Depuis cinq ans, Himanshu développe ses compétences et se positionne en tant que consultant en données full-stack, compte tenu de son expertise dans le machine learning et la data science.

Pendant son parcours chez Knowledge Foundry et ZS Associates, Himanshu a apporté des contributions notables aux équipes techniques. Ses compétences très variées et son implication font de lui un développeur fiable dans le domaine du data engineering.

Principale expertise
  • OpenCV
    OpenCV 4 ans
  • Linux
    Linux 5 ans
  • LangChain
    LangChain 2 ans
Autres compétences
  • Docker
    Docker 3 ans
  • FastAPI
    FastAPI 2 ans
  • ChatGPT API
    ChatGPT API 2 ans
Himanshu
Himanshu S.

Germany

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Expérience sélectionnée

Emploi

  • Data Engineer

    InfoGain - 10 mois

    • Created a Data Warehouse solution utilizing AWS Redshift and AWS Glue, migrating an OLAP database from MS SQL Server.
    • Established a DBT pipeline for ETL processes, transferring data between a MySQL warehouse and an activity database to a Neo4j graph database using native Python programming. The setup was implemented on an AWS Linux box with Neo4j running as a Docker container.
    • Developed an ETL pipeline for conducting market basket analysis and other marketing statistics on millions of rows of transactional data. Utilized Redshift as a transactional database and populated it in a serverless fashion using Amazon Lambda functions in real time.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Python Python
    • ETL ETL
    • Data Engineering
    • AWS AWS
  • Data Engineer

    ZS Associates - 6 mois

    • Developed a pipeline to convert data into a structured format, enabling serving to Prodigy for ML-related tagging. The entire pipeline was constructed in a modular fashion using pure Python and shell scripting.
    • Implemented data transformations in Python and stored the processed data in an Amazon S3 bucket for storage and accessibility.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Python Python
  • Data Engineer

    KnowledgeFoundry - 5 années 5 mois

    • Automated the process of writing Hive queries for ETL of multiple tables (both one-time and incremental) by generating automated scripts.
    • Read CSV files from folder locations and created tables, then performed incremental loads sequentially.
    • Set up Snowflake as the primary storage solution for structured data and utilized DBT for ETL processes. Crafted SQL-based models to define transformation logic, ensuring flexibility with incremental loading and version control using DBT.
    • Prepared transformed data for analysis using business intelligence tools, facilitating effortless insights discovery. Conducted regular checks in Snowflake and DBT to maintain data integrity and pipeline functionality.
    • Designed and developed data pipelines to extract, transform, and load data from diverse sources into a centralized data warehouse.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • ETL ETL
    • SQL SQL
    • Data Engineering

Éducation

  • License ès sciencesInformation Technology

    Dharmsinh Desai University · 2015 - 2019

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