Subashree Nataraj

• Entwicklung eines Full-Stack-Auftragsmanagementsystems (Python, Streamlit, PostgreSQL, SQLAlchemy). • Entwurf eines normalisierten PostgreSQL-Datenmodells und Integration der Lexware-REST-API. • Entwicklung einer Fuzzy-Produktsuche zur deutlichen Verkürzung der Suchzeit. • Entwicklung eines RAG-basierten KI-Empfehlungssystems (PostgreSQL + pgvector). • Konzeption einer Apache-Airflow-Pipeline zur Automatisierung von Bestellprozessen.

* Anforderungsanalyse mit Fachbereichen sowie Umsetzung in technische Spezifikationen, Datenmappings und ETL-Workflows. * Entwicklung skalierbarer SSIS-Pipelines für GraphQL-APIs. * Python-Optimierung mit Parallelverarbeitung und persistenten API-Verbindungen, Reduzierung der Ladezeit um 70 %. * Implementierung von SCD Typ 1/2 sowie Delete-/Insert-Mappings. * Optimierung von T-SQL-Abfragen und Stored Procedures. * Erstellung von Power BI-Dashboards und Unterstützung von CI/CD-Deployments mit YAML.

* End-to-End-Migration von 10 Mio.+ Datensätzen von SQL Server nach Snowflake über AWS S3 inkl. Datenvalidierung. * Entwicklung von 50+ SSIS, Informatica-ETL-Pipelines für Flat Files, XML, CSV, APIs und Datenbanken. * Modellierung von Star Schema, Snowflake Schema und 3NF sowie SQL-Optimierung. * Fehleranalyse und Root-Cause-Analyse zur Reduzierung der ETL-Fehlerrate auf 0 %. * Automatisierung mit Python- und Unix-Skripten. * Unit-Tests für 70+ Workflows. * PoC mit Azure Data Factory, Databricks (PySpark).

Automatisierte Python-Skripte für Extraktion, Bereinigung und Validierung von Testdaten. Aufbau von Datenpipelines mit Pandas und NumPy zur effizienten Verarbeitung großer Datensätze.

• Weiterbildung in Data Science, Business Intelligence und Data Engineering. • Praxisprojekte mit Python, SQL, Machine Learning, Datenvisualisierung und Data Warehousing. • Vertiefung von Cloud-Technologien (AWS), ETL-Prozessen sowie analytischen Methoden. • Abschluss eines AZAV-zertifizierten Programms mit praxisorientierten Projekten.