Ich fokussiere mich auf Cloud Data Engineering, Datenpipelines, Analytics und Machine-Learning-Workflows. Ich arbeite mit Python, SQL, AWS, Databricks, Spark und modernen Datentools, um zuverlässige, skalierbare und analysefähige Datenlösungen zu entwickeln.
Data Engineering • Analytics • ML • AWS • Databricks • Python • SQL
Ich entwickle datengetriebene Lösungen mit einem starken Fokus auf Cloud Data Engineering, Datenpipeline-Design, Analytics und Machine-Learning-Workflows. Mein technisches Profil verbindet Python, SQL, AWS, Databricks, Spark, Datenverarbeitung und Softwareentwicklung, wodurch ich zu Projekten in Data Engineering, Data Analytics und Data Science beitragen kann.
ETL/ELT-Pipelines, SQL, Datenmodellierung, Batch Processing, Datenqualität und cloudbasierte Datenworkflows.
AWS S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, Step Functions, IAM und Konzepte der Cloud-Datenarchitektur.
Databricks Lakehouse, Apache Spark, PySpark, Delta Lake, Lakeflow Jobs und skalierbare Datenverarbeitung.
Datenanalyse, Feature Engineering, Visualisierung, Klassifikation, Modellevaluation und Machine-Learning-Workflows.
Ein fokussierter Überblick über meine praktische Erfahrung in Cloud Data Engineering, Data Science, KI-Datenqualität und Softwareentwicklung.
Aufbau praktischer Fähigkeiten im Cloud Data Engineering mit AWS, Databricks, Spark, Delta Lake und ETL/ELT-Pipeline-Design. Schwerpunkte sind Datenaufnahme, Transformation, Orchestrierung, Datenqualität, analytische Speicherung und skalierbare Lakehouse-Architektur.
Arbeit an KI-bezogenen Datenaufgaben mit Content Evaluation, Qualitätsbewertung, strukturierter Annotation und analytischer Prüfung. Diese Erfahrung stärkt meinen Fokus auf Datenqualität, Konsistenz, mehrsprachige Inhalte und zuverlässige Evaluationsprozesse.
Durchführung akademischer und unabhängiger Projekte mit großen Datensätzen, statistischer Analyse, Machine Learning, graphbasierter Modellierung, Textdatenverarbeitung und Modellevaluation mit Python, SQL, PyTorch, XGBoost und Visualisierungstools.
Entwicklung backend-orientierter Webanwendungen und datenbankgestützter Systeme mit PHP, SQL, SQL Server, HTML, CSS, Bootstrap, JavaScript, jQuery und AJAX. Arbeit mit Datenbankstrukturen, dynamischen Seiten, Datenverarbeitung und Anwendungslogik in Verbindung mit relationalen Datenbanken.
Ausgewählte akademische und unabhängige Projekte in Data Engineering, Machine Learning, Graph Analytics, statistischer Modellierung und cloudorientierten Datenworkflows.
Ein fokussiertes technisches Skillset in Cloud Data Engineering, Analytics, Machine Learning und Softwareentwicklung.
Möchten Sie über eine Rolle, ein Projekt oder eine Zusammenarbeit sprechen? Senden Sie mir gerne eine Nachricht.