Muhammad Ahmed Raza

Schwerpunkt: Entwicklung skalierbarer ETL-Pipelines für das intelligente Stromnetz. Pipeline-Engineering: Entwicklung und Optimierung von Data-Pipelines auf Azure Databricks mittels PySpark und SQL. Automatisierung: Orchestrierung von Workflows via Azure Data Factory (ADF) für tägliche Prognoseläufe. Datenqualität: Implementierung automatisierter Validierungs-Skripte zur Fehlerreduktion in ML-Modellen. Infrastruktur: Deployment von Azure-Ressourcen im CI/CD-Kontext. Tech Stack: Azure, Databricks, Spark

Als Praktikant Data Engineer @ Netze BW. Ich entwickle Datenlösungen für KI: Coding in Databricks (Python/SQL) zur Datenaufbereitung & Inferenz, Erstellung robuster Azure Data Factory-Pipelines & Speicherung in Delta Lake. Zudem tiefgreifende Analysen zur Lösung von Datenintegritätsproblemen (z.B. anomaler Umspannstationsverbrauch, fehlende Wetterdaten) zur Qualitätssteigerung für ML-Modelle im Energiesektor. #Azure #Databricks #Datenanalyse #KI #Python

Schwerpunkt: Konzeption und Umsetzung einer End-to-End-Big-Data-ETL-Pipeline für die Analyse von Stellenanzeigen (Arbeitsmarktforschung). • Datenverarbeitung im großen Maßstab mit Apache Spark (PySpark) und PostgreSQL • Aufbau einer Data-Warehouse-Struktur für analytisches Reporting • Automatisierung der Workflows mit Apache Airflow • Entwicklung unter Linux mit Git GitHub: github.com/maherahmedraza/bdp-ads Tech Stack: Spark | PySpark | PostgreSQL | Airflow | Linux | Git | ETL

Entwicklung plattformübergreifender AR-Anwendungen. Implementierung von C#-Lösungen für iOS und Android mittels Unity3D. Einsatz professioneller Versionskontrolle (Git) in einem verteilten Team. Zusammenarbeit an XR-Prototypen für Industriekunden.

Mobile AR-Anwendungsentwicklung mit Unity3D und Vuforia AR SDK (C#, iOS/Android). Umsetzung plattformübergreifender Augmented-Reality-Anwendungen für internationale Kunden; Erfahrung mit ARCore, ARKit, Vuforia und AR Foundation.

Unity-basierte Spieleentwicklung für mobile Plattformen. Entwicklung von Spiellogik in C#, Umsetzung neuer Features, Level-Design und Performance-Optimierung für Android und iOS. Fachliche Führung und Einarbeitung von drei Entwicklern.

Voraussichtlicher Abschluss: 04/2027. Schwerpunkte: Big Data & verteilte Datenverarbeitung, Machine Learning, Data Mining, Netzwerktheorie und dynamische Systeme, Enterprise Application Development (Java EE). Masterarbeit im Bereich Data Engineering / Large-Scale Data Processing in Arbeit.

Mobile Application Development, Advance Web Development, Enterprise Application Development (Java)