Ing. Mengyu Shi

- Analysieren komplexer Datenstruktur und Streamevents, und Erstellen geeignete Datenmodellen unter Verwendung von Data Vault-Methoden. - Entwicklung, Testen und Erweiterung eines Automatisierungssystem für Data-Pipelines basierend auf der Google Cloud Plattform. - Anbindung verschiedener Datenquellen wie Amazon SNS, Apache Kafka und diversen On-Prem Datenbanken. - Prozessmonitoring für die Erstellung von automatisierten Data-Pipelines in Data Lake. - Visualisierung von Daten durch PowerBI für BI-Analysten.

- Erfassen und Umsetzen von Geschäftsanforderungen in Form von Reports unter Verwendung von SSRS. - Aufbau einer BI-Lösung für den Geschäftsbereich Finance Technischer Schwerpunkt: SQL, MS SQL Server 2019, SSRS

- Migration des SAS Servers auf die Azure Cloud Plattform. - Bestehende SAS-Codes unter Verwendung von Databricks in Python umschreiben. - Analysieren der Beleg- und Kundendaten durch statistische Methoden für das Einkaufsverhalten der Kunden. - Entwickeln der Algorithmen zur Kostenreduzierung und Verbesserung der Targeting-Effekte durch Optimierung der Verteilgebiete der Werbung (Kostenreduktion von insgesamt ca. 430.000 Euro). - Leitung, Mitarbeit und Koordination von data-driven Projekten.

• Implementierung verschiedener Algorithmen der Zeitreihenprognose, um Reisekrankheit festzustellen und Fahrgastkomfort zu erhöhen. • Aufbauen und Warten der ETL Prozessen inklusiv Datenmodellierung und Konzeptionierung des Data Warehouses. • Performance-Verbesserung von bestehenden Prozessen und SQL-Abfragen. • Visualisierung der Daten durch diversen Reports und Dashboards nach Kundenanforderung.

• Ad-Hoc Request im Data Warehouse mit SQL Abfrage bearbeiten • Benutzung von MS SQL Server und Data Mart erstellen • Berechnen der KPIs aus dem Bereich Predictive Maintenance mit R

• Test Automatisierung von SAP Transaktionen • QF Test analysieren • VBS Programmierung

• SAP Buchungsaufgabe erledigen • Batch input

• Website Programmierung

Künstliche Intelligenz