Sridhar V.
Data Engineer
Son expertise porte sur l'extraction et le traitement des données, ainsi que sur l'élaboration de modèles d'apprentissage automatique, ce qui lui permet de prendre des décisions efficaces fondées sur les données dans le cadre de diverses fonctions, notamment celles d'ingénieur en données, d'analyste et de développeur en informatique décisionnelle.
En plus de son expertise technique, il est très compétent dans la création de tableaux de bord interactifs et de visualisations à l'aide de Power BI et de Tableau, qui aident à communiquer efficacement les informations sur les données. Connu pour son approche collaborative, Sridhar respecte toujours les délais impartis, ce qui fait de lui un atout fiable pour n'importe quelle équipe.
Expertise principale
Apache Spark5 ans
Azure Data Factory4 ans
CSV11 ans
Data Engineering4 ansExpérience4
Senior Consultant
- A dirigé avec succès la migration des pipelines ETL de SSIS vers Azure Data Factory (ADF), en assurant une transition en douceur et en améliorant les processus d'intégration de données ;
- Utilisation des notebooks Databricks avec PySpark et SparkSQL pour analyser efficacement les données, permettant une prise de décision perspicace basée sur les données ;
- Développement de notebooks Azure Databricks pour récupérer des données à partir de diverses API sociales, y compris FB, Twitter, YouTube et Google Analytics ;
- Automatisation du processus ETL pour le chargement des données historiques à partir des API FB et Instagram, ce qui a entraîné un gain de temps significatif de 500 heures en éliminant les efforts manuels ;
- Construire des pipelines ADF pour exécuter des pipelines Databricks sur une base planifiée, assurant un traitement de données précis et en temps voulu ;
- Création de flux de données à l'aide des pipelines ADF V2, facilitant la transformation et l'intégration transparentes des données ;
- Identifier et résoudre les problèmes signalés par les applications en aval, en veillant à l'intégrité des données et à la fluidité du flux de données ;
- Automatisation du processus de chargement des données, réduisant les interventions manuelles et améliorant l'efficacité ;
- Amélioration des performances de chargement des données à partir des API, mise en œuvre de stratégies visant à optimiser la récupération et le traitement des données pour les applications en aval ;
- Exploitation des tables Delta dans Databricks pour effectuer des opérations d'upsert, en garantissant la cohérence et l'intégrité des données.
Klarna API
Azure Blob storageAzure Data Factory
Azure SynapseLead IT
- Démontrer de solides compétences analytiques en comprenant les documents de spécification des besoins et en développant des requêtes SQL en conséquence ;
- Développement de procédures stockées efficaces et optimisées basées sur les exigences, assurant un traitement et une récupération adéquats des données ;
- Nous avons mené une étude de faisabilité (POC) pour évaluer la faisabilité et les avantages de la migration de la solution existante vers Azure, en fournissant des informations précieuses pour la prise de décision ;
- Identifier et mettre en œuvre des améliorations de performance dans les procédures stockées et les fonctions SQL existantes, en améliorant la vitesse d'exécution des requêtes et l'efficacité globale du système ;
- Conception et création d'un package SSIS (SQL Server Integration Services) réutilisable pour charger les données de manière itérative, en rationalisant le processus de chargement des données et en améliorant les capacités d'intégration des données.
SSISSenior Software Engineer
- Construire un entrepôt de données basé sur Azure et une plateforme de base de données pour permettre une analyse et une prise de décision rapides.
- Gestion des processus ELT, extraction des données de SAP HANA, SAP BW, et SAP ERP pour l'intégration dans la base de données.
- Utilisation de Power BI pour la visualisation des données, fournissant des informations précieuses à partir d'ensembles de données extraits.
- Conception et optimisation de modèles et de structures de données pour un stockage et une récupération efficaces.
- Assurer la qualité des données par des processus de nettoyage, de transformation et d'enrichissement.
- Contrôler et dépanner les performances des bases de données, en résolvant les problèmes de manière proactive.
- Collaborer avec les parties prenantes pour rassembler et répondre aux exigences en matière de rapports et d'analyse.
- S'est tenu au courant des tendances du secteur et a intégré de nouvelles technologies pour améliorer les capacités d'analyse des données.
Azure Blob storageAzure Data FactoryAzure Synapse
IT Analyst
- Développement de packages ETL en SSIS pour une extraction, une transformation et un chargement efficaces des données ;
- Recueillir les exigences des parties prenantes afin de garantir une compréhension claire des besoins de l'entreprise ;
- Conception et construction de cubes SSAS tabulaires et multidimensionnels pour une analyse complète des données ;
- Création de rapports et de tableaux de bord Power BI visuellement attrayants pour fournir des informations précieuses ;
- Profilage et nettoyage des données afin de maintenir la qualité et l'intégrité des données ;
- Optimisation des performances des packages ETL, des cubes SSAS et des rapports Power BI ;
- Mise à jour des dernières technologies ETL, SSAS et Power BI ;
- Fournir des conseils et un soutien aux membres juniors de l'équipe ;
- Collaborer avec les parties prenantes pour comprendre l'évolution des besoins de l'entreprise et apporter les ajustements nécessaires aux processus ETL, aux cubes SSAS et aux rapports Power BI.
SSASSSISExcellence 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 Sridhar.
Score 189 · Top 10% of engineers
Certificats 6
Éducation
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