Ofer Kulka

• Aufbau und Weiterentwicklung moderner Datenplattformen und Datenprodukte (hands-on) • Entwicklung von Data Pipelines, Data Models und Analytics Layers mit Python, SQL und modernen Cloud-Stacks • Umsetzung von AI- und RAG-basierten Datenprodukten mit Fokus auf Datenqualität, Robustheit und Produktivbetrieb • Automatisierung datengetriebener Workflows zur Reduktion manueller Prozesse und Verbesserung der Effizienz Tech: Python, Pydantic, Pydantic AI, Palantir Foundry & AIP, PGvectorscale, FastAPI, Redis

• Aufbau einer skalierbaren Analytics- und Datenplattform von Grund auf für ein FinTech im Payments-Bereich • Design und Implementierung einer Azure-basierten Dateninfrastruktur (Data Factory, Databricks, Data Lake) • Verantwortung für End-to-End Datenpipelines, Datenmodelle und Reporting-Grundlagen • Einführung von Mobile Event Tracking (iOS / Android) zur Analyse von Kunden- und Produktverhalten Tech: Azure Data Lake Storage, Data Factory, Power BI, DAX, Power Query, Parquet

• Aufbau und technische Verantwortung der unternehmensweiten Daten- und Analytics-Architektur (hands-on) • Implementierung eines modernen Data Stacks mit AWS, Snowflake, dbt, Airflow und BI-Tools • Entwicklung komplexer, wiederverwendbarer Datenmodelle für Finanz-, Produkt- und Funnel-Analysen • Etablierung von Analytics-Engineering-Best Practices (Testing, Versionierung, Datenqualität) Tech: Snowflake, dbt, Airflow, Alteryx, Tableau, KNIME, AWS S3, SQS, CodeDeploy, Snowpipe, Terraform, Github

Aufstieg vom BI-Analysten zum BI-Manager • Aufbau und Betrieb eines PostgreSQL-basierten Data Warehouses (von 3 auf 23+ Datenquellen) • Entwicklung und Automatisierung von ETL-Prozessen und Reporting-Pipelines mit Python, SQL und Jenkins • Umsetzung eines End-to-End Invoicing-Systems inkl. REST APIs, Datenpipelines und Automatisierung • Technische Leitung und Umsetzung eines AML-Transaktionsmonitorings • Reduktion von Abhängigkeiten zur Plattform-/IT-Abteilung durch Neugestaltung von Datenflüssen

• Automatisierung von Customer-Performance-Reports mit Python, SQL und Jenkins • Entwicklung von Power-BI-Dashboards zur Analyse von Kunden- und Umsatzkennzahlen • Durchführung explorativer Datenanalysen und Market-Basket-Analysen zur Identifikation von Kaufmustern Tech: Python, SQL, Jenkins, Power BI, PostgreSQL, MySQL

Fraud detection in online ads - supervised learning : MSc Thesis Candidate. Developing a machine learning model using state of the art classification algorithms to detect fraud. Data Mining, text mining, model development

Developed R scripts to evaluate and assess data in a variety of disciplines including historical infantry information, location based mapping, geo spatial info etc. Data Scraping, website design and development.

Independent financial advisor and project based for an entrepreneurial venture. The responsibilities included developing a business model, financial model and projections as well as a conducting a feasibility analysis. - Financial modelling - Feasibility study - Business model development

Financial analyst and consultant for leading Project Finance project in the region of Infrastructure and road project as consultant for the public sector. - Financial modelling - Project Finance (BOT) - Financial model auditing - Road and Infrastructure - model designing, auditing, documents oversights

Configuring WAF to meet clients security requirements. Rewriting Regular Expressions for clients. Analyzing HTTP Request logs for malicious attacks. Knowledge of SQL Injection, Cross-site scripting, Path Traversal etc.

Sector – Internet Security and Anti-Fraud Prevention - IT security analyst of fraudulent activity in the banking and credit card industry. - Assessing, analyzing and alerting private and business websites of phishing scams targeting bank and credit card company clients.

data science, business intelligence, text mining, machine learning

Raphael Recanati International School of Business - Major in Finance