Zunaid hussain

Entwicklung skalierbarer Azure-Datenengineering-Lösungen mit Azure Data Factory, Azure Databricks, PySpark und SQL. Entwicklung parametrisierter und metadatenbasierter ETL-/ELT-Datenpipelines für die Batch- und inkrementelle Datenverarbeitung. Implementierung von Delta Lake und der Medallion-Architektur für eine zuverlässige und revisionssichere Datenverarbeitung. Einsatz von Azure DevOps sowie CI/CD-Praktiken für die Bereitstellung

Arbeit an Azure-basierten Data-Engineering-Lösungen mit Schwerpunkt auf Datenaufnahme, Datentransformation und Cloud-Datenverarbeitung. Entwicklung und Unterstützung von Datenpipelines unter Verwendung von Azure Data-Engineering-Technologien und SQL.

Entwicklung von ADF-Pipelines für die Aufnahme und Transformation strukturierter und semi-strukturierter Daten. Implementierung inkrementeller Ladevorgänge, parametrisierter Pipelines, Überwachung, Fehlerbehandlung und Datenvalidierung. Unterstützung von Azure SQL und Azure Blob Storage sowie der Anforderungen nachgelagerter Analyse- und Reporting-Systeme.

Entwicklung von ETL-Lösungen auf Basis von SQL Server und SSIS, einschließlich gespeicherter Prozeduren, Views, Funktionen und Datentransformationen. Unterstützung bei der Datenextraktion, Datentransformation und Datenbereitstellung für analytische Datenplattformen. Arbeit mit SSIS-Transformationen, Data-Warehouse-Strukturen, Fakten- und Dimensionstabellen sowie analytischen Datensätzen.