Eslem Alemdar

- Design, Entwicklung und Optimierung von ETL-Prozessen mit Apache Airflow und Docker, sowie Orchestrierung und Monitoring von Datenpipelines. - Aufbau und Wartung von Data Warehouses mit Fokus auf Performance, Skalierbarkeit und Sicherheit - Datenintegration und -verarbeitung großer Gesundheitsdatensätze (Parquet, Iceberg) mit Spark, Pandas und SQL. - Umsetzung von Datenspeicherung (s3) und -abfragen mit SQL (Dremio, Apache Doris) - Verarbeitung hochsensibler Daten gemäß Datenschutzvorgaben.

Die Erfahrung umfasst die Entwicklung von Datenmodellen und -pipelines, die Erstellung von Metriken und Dashboards sowie die enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams in agilen Frameworks, um datengesteuerte Entscheidungen zu ermöglichen und ein skalierbares datenbasiertes Produkt zu entwickeln.

- Mit dbt und SQL (PostgreSQL, BigQuery) wurden skalierbare Datenmodelle erstellt und Datentransformationen automatisiert. - Es wurden Frontend-Python-Frameworks (Dash, Plotly) verwendet, um benutzerdefinierte Dashboards für ein SaaS-Produkt zu erstellen. - Die Arbeit mit Datenbanken (AWS, GCP) umfasste die Verwaltung der Datenaufnahme, die Durchführung komplexer Transformationen und die Unterstützung von ETL-Prozessen.