Mohamed K.

Data Engineer

Mohamed is een bekwame Data Engineer met expertise in het bouwen van gegevenspijplijnen, real-time systemen en cloud orchestration. Bedreven in technologieën zoals BigQuery, Snowflake, dbt, Kubernetes, Kafka en Airflow, levert hij voortdurend efficiënte, schaalbare en hoogpresterende oplossingen.

Bij Weight Watchers verbeterde Mohamed de ETL-betrouwbaarheid door CI/CD-pijplijnen en geautomatiseerde monitorsystemen te implementeren. Bij Swvl ontwikkelde hij een systeem voor fraudedetectie dat resulteerde in significante kostenbesparingen en automatiseerde de migratie van databases naar BigQuery. Eerder in zijn carrière bij Eventum IT Solutions werkte hij als full-stack ontwikkelaar, waar hij de systeemprestaties verbeterde en gebruikersinzichten verbeterde.

Met een sterke basis in moderne datatechnologieën en een bewezen staat van dienst in innovatieve probleemoplossingen, is Mohamed een waardevolle aanwinst voor elke organisatie die expertise zoekt in complexe data engineering-initiatieven.

Hoofd expertise

  • Docker
    Docker 3 jaar
  • Java
    Java 2 jaar
  • SQL
    SQL 4 jaar

Andere vaardigheden

  • JavaScript
    JavaScript 2 jaar
  • React.js
    React.js 2 jaar
  • MySQL
    MySQL 2 jaar
Mohamed

Mohamed K.

Egypt

Aan de slag

Geselecteerde ervaring

Dienstverband

  • Data Warehouse Engineer

    Weight Watchers - 3 jaar 1 maand

    • Verbeterde gegevensintegratie, monitoring en automatiseringsprocessen door CI/CD-pijplijnen te implementeren, serviceomgevingen te upgraden en ETL-workflows te optimaliseren.
    • Benutte cloud orchestratie-tools om de volledige gegevenslevenscyclus te beheren, van extractie tot normalisatie en injectie in Snowflake en Kafka.
    • Ontwikkelde Kubernetes-gebaseerde monitoringsjobs met behulp van Datadog, Snowflake, Python, Prefect Dataflow Automation en PagerDuty om gegevensvertraging en ontbrekende records in ETL-jobs te volgen en op te lossen, waardoor de gegevensbetrouwbaarheid en systeemstabiliteit aanzienlijk werden verbeterd.
    • Stelde CI/CD-pijplijnen in en automatiseerde deze voor meerdere diensten met behulp van GitHub Actions en Python-scripts, waardoor de efficiëntie van de implementatie werd verbeterd en de downtime werd verminderd.
    • Leid de upgrade van Python-versies in verschillende diensten van 3.9 naar 3.11, waarbij compatibiliteit, prestatieverbeteringen en beveiligingsverbeteringen werden gewaarborgd.
    • Gemigreerd van dbt Cloud naar dbt Open Source, waarbij een schaalbare, modulaire architectuur voor de datawarehouse van Snowflake werd ontworpen en geïmplementeerd, die omvatte:
    • Automatiseerde metadata-gedreven pijplijnen en robuuste CI/CD-workflows met behulp van GitHub Actions en dbt-tests.
    • Optimaliseerde de query-prestaties door middel van incrementele modellen, materialisaties en strategische partitionering.
    • Verminderde de onboardingtijd voor nieuwe datamodellen, verbeterde de uitvoeringstijden, organiseert teamtraining-sessies en stelde het analytics-team in staat om sneller en efficiënter inzichten te leveren.

    Technologieën:

    • Technologieën:
    • MySQL MySQL
    • Docker Docker
    • Python Python
    • Apache Kafka Apache Kafka
    • Kubernetes Kubernetes
    • SQL SQL
    • DataDog DataDog
    • Snowflake Snowflake
    • dbt dbt

  • Data Engineer

    Swvl - 1 jaar 3 maanden

    • Werkte aan een real-time engine die live wijzigingen in gegevens vastlegde en geautomatiseerde zakelijke besluitvorming mogelijk maakte.
    • Ontwikkelde ETL-gegevenspijplijnprojecten die gericht zijn op een efficiënte overdracht van gegevens naar het datawarehouse.
    • Bouwde een real-time systeem voor fraudedetectie dat frauduleuze gebruikers identificeerde en blokkeerde die meerdere valse accounts aanmaakten om promotiecodes te misbruiken, wat ongeveer een half miljoen pond per maand bespaarde. Gebruikte technologieën omvatten Debezium, Kafka, Flink, en Java.
    • Implementeerde geautomatiseerde gegevensmigratiepijplijnen om gegevens van backend-databases (MongoDB, PostgreSQL, MySQL) naar BigQuery over te brengen, waarbij schemawijzigingen naadloos werden afgehandeld en de dataconsistentie werd gegarandeerd. Gebruikte technologieën omvatten Debezium, Kafka, Flink, Airflow, Java, Python, en React.js.

    Technologieën:

    • Technologieën:
    • JavaScript JavaScript
    • React.js React.js
    • MongoDB MongoDB
    • Docker Docker
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • Redis Redis
    • Java Java
    • Python Python
    • Apache Kafka Apache Kafka
    • Kubernetes Kubernetes
    • SQL SQL
    • Google Cloud Google Cloud
    • Data Engineering
    • BigQuery BigQuery
    • Apache Airflow Apache Airflow
    • Apache Flink Apache Flink
    • dbt dbt

  • Sofware Engineer

    Eventum IT Solutions - 1 jaar 4 maanden

    • Ontwikkelde een netwerkbeheersysteem dat diensten zoals netwerkmonitoring, prestatieanalyse, configuratiebeheer en afstandsbediening op basis van gespecificeerde triggergebeurtenissen bood.
    • Implementeerde prioriteitsgebaseerde taakplanning om de syste throughput en efficiëntie te verbeteren.
    • Ontwikkelde functies voor het volgen van gebruikersactiviteit om systeemproblemen te monitoren en gebruikersgedrag en -voorkeuren te analyseren voor verbeterde inzichten.

    Technologieën:

    • Technologieën:
    • MySQL MySQL
    • JavaScript JavaScript
    • Redis Redis
    • Java Java
    • Python Python
    • Apache Kafka Apache Kafka
    • Spring Boot Spring Boot
    • Spring Spring

Educatie

  • BSc.Computer and Systems Engineering

    Alexandria University, Faculty of Engineering · 2015 - 2020

Vind jouw volgende ontwikkelaar binnen enkele dagen, niet maanden

In een kort gesprek van 25 minuten:

  • gaan we in op wat je nodig hebt om je product te ontwikkelen;
  • Ons proces uitleggen om u te matchen met gekwalificeerde, doorgelichte ontwikkelaars uit ons netwerk
  • delen we de stappen met je om de juiste match te vinden, vaak al binnen een week.

Maak een afspraak

Eerste ontwikkelaar begint binnen enkele dagen. Geen agressieve verkooppitch.