Bhavana S.

• Designed and optimized custom SQL queries in BigQuery to process raw GA4 and Firebase event data, enabling real-time dashboards and actionable insights for marketing and product teams.
• Developed and maintained end-to-end ELT pipelines to ingest and transform data from cloud storage (GCP/AWS S3), Firebase, and on-prem SQL sources into BigQuery for analytics and reporting.
• Automated data cleaning, standardization, and enrichment workflows using Python and SQL, delivering trusted, high-quality data models for downstream analytics teams.
• Collaborated with cross-functional stakeholders to translate business questions into scalable Looker dashboards, leveraging custom dimensions and derived tables from BigQuery.

• Mis en œuvre l'automatisation des flux de données avec Azure Data Factory, augmentant l'efficacité opérationnelle de 40 % pour les rapports sensibles au temps.
• Engagé activement dans l'optimisation des performances et l'optimisation des travaux d'Azure Databricks, optimisant l'utilisation des ressources et réduisant le temps de traitement.
• Créé des notebooks Azure Databricks utilisant Python, Spark, PySpark et SQL pour effectuer des transformations de données, des ingestions et des tâches de modélisation sur de grands ensembles de données complexes.

• Construit des pipelines de données ETL/ELT évolutifs et efficaces pour l'extraction, la transformation et le chargement en utilisant des services Azure pour le traitement et le stockage des données.
• Contribué aux travaux de traitement par lots et en streaming dans Azure Databricks, transformant et chargeant des données dans diverses zones de données.
• Automatisé des tâches de traitement de données répétitives, réalisant une réduction de 45 % de la charge de travail manuel et diminuant les erreurs humaines.
• Effectué des opérations de transformation et de nettoyage des données pour maintenir l'exactitude et les normes de qualité des données.

• Mis en œuvre des intégrations de données et des contrôles de validation en SQL et Microsoft Azure Synapse Analytics pour assurer une ingestion et un flux de données fluides.
• Construit un pipeline de traitement de données en temps réel qui a facilité des insights opportun dans le comportement des clients et les tendances du marché.
• Optimisé les flux de travail de données par lots pour une plateforme e-commerce de premier plan, assurant une disponibilité inférieure à une heure des indicateurs commerciaux et KPI critiques, renforçant ainsi la prise de décision en temps réel.
• Collaboré étroitement avec des équipes interfonctionnelles pour recueillir les exigences, concevoir des solutions de données robustes et fournir des insights précieux aux parties prenantes de l'organisation.

Kroger is a major American supermarket chain offering a wide range of groceries, pharmacy services, and health products.

• Designed and implemented multiple scripts to reduce manual interventions and to have standard reports for specific ID configurations. - Created scripts/solutions for verification and automation (XID comparison, DIF status, close process). -Implemented several user stories related to scan bag go and click list, seasonal changes, and store closing procedures—only people working on the timely restrictions on different SKUs and festival changes from offshore.
• Improved efficiencies by 50% by revising case management procedures and training employees on revisions. Managed escalated customer complaints through resolution utilizing cross-functional and global resources as required.
• Created knowledge base, resulting in increased 1st tier support call resolutions and limited escalations to 2nd line and 3rd line support teams.
• Deploy changes made using GIT and working on the code conflicts.