Antonio S.
Data Engineer
Maîtrisant Snowflake, SQL, Python, Postgres, dbt et AWS (S3, Glue, Lambda), il a construit des pipelines d'ingestion de plusieurs téraoctets, développé des cadres de capture de données de changement (CDC) en utilisant des flux et des tâches, et optimisé les architectures de données pour permettre aux équipes d'analyse de s'épanouir.
Son expérience couvre la modélisation des données, l'ingestion de données en temps réel et l'optimisation des requêtes grâce à des techniques de clustering et de partitionnement. Connu pour combiner le développement pratique de pipelines avec l'optimisation stratégique des plateformes, Antonio aide les organisations à réaliser des opérations de données fiables, efficaces et rentables.
Les clients apprécient sa profondeur technique, son souci de la performance et sa capacité à traduire des défis complexes en matière de données en solutions durables et orientées vers l'entreprise.
Expertise principale
Python6 ans
Google Cloud6 ans
Azure4 ansExpérience3
Data Engineer
- Des environnements de développement Dockerisés et modernisés, réduisant le temps d'installation de plusieurs heures à quelques minutes.
- Concevoir et mettre en œuvre des pipelines ETL reproductibles pour transférer de manière transparente des données entre des environnements de type " staging " et " production ".
- Des flux de travail automatisés d'ingestion et de transformation des données, éliminant la dépendance à l'égard de fichiers de test manuels et sujets à l'erreur.
- Amélioration de la maintenabilité et de la fiabilité du système par l'introduction de services conteneurisés.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour établir les meilleures pratiques en matière de traitement des données et de gestion du pipeline.
- Vous avez contribué à la principale plateforme numérique de gestion des soins utilisée dans le secteur des soins de santé et des services sociaux au Royaume-Uni.
Docker
PostgreSQL
Ruby
AWS
ElasticSearchSoftware Engineer
- Réingénierie d'un ancien système ERP à l'aide de FastAPI, améliorant l'évolutivité et réduisant les temps de réponse.
- Mise en œuvre d'Elasticsearch pour la recherche avancée en texte intégral sur des millions d'enregistrements, améliorant ainsi l'efficacité de la recherche de données.
- Développement de pipelines de données asynchrones avec RabbitMQ, augmentant le débit et permettant des services résilients et découplés.
- Conception et maintenance d'API REST pour les partenaires externes et les intégrations B2B.
- Optimisation des schémas et des requêtes de la base de données PostgreSQL, réduisant la latence et améliorant les performances globales du système.
MySQLDockerPostgreSQLAWSElasticSearchSoftware \ Data Engineer
- Conception et mise en œuvre de pipelines ETL pour l'entrepôt de données national de l'Institut autrichien de l'économie.
- J'ai développé des systèmes ERP et CRM en mettant l'accent sur une architecture de données propre et modulaire et sur la facilité de maintenance.
- Développement d'outils pour le calcul des déclarations financières et fiscales à partir de vastes ensembles de données transfrontalières.
- Fournir des solutions basées sur les données pour des clients du secteur bancaire et du commerce électronique, y compris des tableaux de bord et des outils d'analyse.
- Garantir la qualité, l'intégrité et la conformité des données dans plusieurs domaines industriels.
PHPMySQLDockerPostgreSQLRubyExcellence en ingénierie
Tous les Data Engineers qui ont postulé chez Proxify sont notés de 0 à 300 en excellence en ingénierie, l'un des cinq paramètres que nous évaluons. Ce score reflète uniquement l'excellence en ingénierie, basée sur des entretiens, des exercices à domicile, des sessions de codage en direct, et/ou des évaluations de performance en poste. La courbe montre comment tous les Data Engineers évalués sont répartis sur cette plage, où se situe notre seuil d'acceptation pour ce paramètre, et où se situe Antonio.
Score 179 · Top 15% of engineers
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