Azure Data Engineer
Görg
(Wirtschaftsprüfung, Steuern und Recht, 1000-5000 Mitarbeiter)
Schlagwörter
SQL
data science
SAS MO
Python
AWS Cloud
data engineer
Reporting
PowerBI (Business Intelligence)
IT Projektmanager
Tableau
Microsoft Azure
Azure Data Factory
azure synapse analytics
Azure Databricks
Azure Blob Storage
Azure Stream Analytics
Azure Data Lake Gen2
Azure Data Lake
Microsoft Azure SQL Data Warehouse
Skills
Random Forest, Empfehlung Systeme, Clustering, IBM, Data Science, AB Testing, Python, R, SQL, SAS, SAS Base, SAS Enterprise Miner, SAS MO, Tableau, MS Word, MS Excel, MS PowerPoint, MS, Windows, R Shiny, Jupyter Notebook, Hive, Drill, YARN, Spark, Hadoop, SQL Datenbanken, SAML, OIDC, Proxy, Tools/ Methoden, Git, GRP Tool, Webseal, Proxy Integration, Backup, Scrum, Data Warehouse, EDW, Deskriptive, Regression, Confluence, Jira, Teradata
Projekthistorie
04/2023
-
bis jetzt
Daten Aufbereitung mit SQL in SSIS
Anforderungen von Kunden in Dashboard Reports umsetzen sowie Automatisierung der Datenfluss von source zur Sink
Migration von Daten von On-Prem in die azure cloud mit Hilfe von Azure data Factory
Aufsetzung von Daten Pipelines, um die Transformation und Transfer der Daten zu gewährleisten
Anbindung unserer transformierten Daten zu unser Sink und Erstellung von Power BI Reports und Dashboards
Anforderungen von Kunden in Dashboard Reports umsetzen sowie Automatisierung der Datenfluss von source zur Sink
Migration von Daten von On-Prem in die azure cloud mit Hilfe von Azure data Factory
Aufsetzung von Daten Pipelines, um die Transformation und Transfer der Daten zu gewährleisten
Anbindung unserer transformierten Daten zu unser Sink und Erstellung von Power BI Reports und Dashboards
06/2019
-
02/2021
Reporting Specialist
Branche Banken
Kunde Deutsche Bank
Projektumfeld Stärkung und Verbesserung des Compliance-Berichts und Überwachungsfunktionen durch eine
Neuausrichtung auf den von 2LoD geforderten risikobasierten Ansatz
Tätigkeiten
* Reporting Tasks: Anforderungen zu Reports aufnehmen, Reports erstellen, Reports bereitstellen
* Policy Requirements in SQL Skripte implementieren
* Compliance Reports in Radar Reporting Tools migrieren und testen
* Projekt Koordination und Backup zu ausländischen Teams
Technologien/Tools Scrum, SQL, Tableau
Kunde Deutsche Bank
Projektumfeld Stärkung und Verbesserung des Compliance-Berichts und Überwachungsfunktionen durch eine
Neuausrichtung auf den von 2LoD geforderten risikobasierten Ansatz
Tätigkeiten
* Reporting Tasks: Anforderungen zu Reports aufnehmen, Reports erstellen, Reports bereitstellen
* Policy Requirements in SQL Skripte implementieren
* Compliance Reports in Radar Reporting Tools migrieren und testen
* Projekt Koordination und Backup zu ausländischen Teams
Technologien/Tools Scrum, SQL, Tableau
05/2017
-
04/2019
Data Scientist
OFFICE DEPOT
Branche Handel
Kunde OFFICE DEPOT
Projektumfeld Entwicklung/Implementierung von Scorekarten und Optimierung des Marketings Kampagnen
Tätigkeiten
* Abrufen von Kundendaten wie Umsatz, Rendite, Sortimentsbreite, die zur Vorhersage des
zukünftigen Verhaltens von Kunden verwendet werden. Dies geschieht mit Hilfe von SQL und die
Daten werden vom European Data Warehouse (EDW) gezogen. Diese Daten werden benutzt, um neue
Modelle zu bauen und um bestehende Modelle zu erneuern.
* Projektleitung bei der Erstellung eines vorhersage Models für bestehende Kunden sowie die
Organisation und Planung von Meetings zwischen den Bereichen Data Science, Marketing und den
relevanten Stakeholdern.
* Szenarien in SAS MO mit Hilfe vorherbestimmter Regeln (z.B. jeder neue Kunde soll alle 4
Wochen einen Katalog erhalten, ein Kunde darf nicht 8 Wochen ohne einen Katalog sein, Less
mail Kunden sollen nur 2 Katalogen pro Saison erhalten usw.) bauen, um unsere Kunden noch
optimaler anzusprechen
Technologien/Tools Deskriptive Analysen, Lineare und Logistische Regressionen, Entscheidungsbäume, Kunden
Segmentierung, SQL, R, SAS (u.a. SAS Base, SAS MO), Tableau
Kunde OFFICE DEPOT
Projektumfeld Entwicklung/Implementierung von Scorekarten und Optimierung des Marketings Kampagnen
Tätigkeiten
* Abrufen von Kundendaten wie Umsatz, Rendite, Sortimentsbreite, die zur Vorhersage des
zukünftigen Verhaltens von Kunden verwendet werden. Dies geschieht mit Hilfe von SQL und die
Daten werden vom European Data Warehouse (EDW) gezogen. Diese Daten werden benutzt, um neue
Modelle zu bauen und um bestehende Modelle zu erneuern.
* Projektleitung bei der Erstellung eines vorhersage Models für bestehende Kunden sowie die
Organisation und Planung von Meetings zwischen den Bereichen Data Science, Marketing und den
relevanten Stakeholdern.
* Szenarien in SAS MO mit Hilfe vorherbestimmter Regeln (z.B. jeder neue Kunde soll alle 4
Wochen einen Katalog erhalten, ein Kunde darf nicht 8 Wochen ohne einen Katalog sein, Less
mail Kunden sollen nur 2 Katalogen pro Saison erhalten usw.) bauen, um unsere Kunden noch
optimaler anzusprechen
Technologien/Tools Deskriptive Analysen, Lineare und Logistische Regressionen, Entscheidungsbäume, Kunden
Segmentierung, SQL, R, SAS (u.a. SAS Base, SAS MO), Tableau
08/2015
-
04/2017
Data Scientist
OFFICE DEPOT
Branche Handel
Kunde OFFICE DEPOT
Projektumfeld Ermittlung der potenziellen und gefährdeten Kunden
Tätigkeiten
* Festlegung wann ein Kunde mit hohem Potenzial oder mit hohem Risiko zu bezeichnen ist.
* Entwicklung und Validierung eines Modells zur Bewertung dieser Kunden anhand des bestmöglichen
Modells (lineare Regression, logistische Regression oder gemischtes Modell), abhängig von der
Zielvariable und der Stabilität des Modells
* Meetings mit der Marketingabteilung zwecks Beratung anhand der gewonnenen Daten
Technologien/Tools Segmentierung, Regression, Clustering, Hypothesen und Tests, SQL, R, SAS (u.a. SAS Base, SAS MO),
Tableau
Kunde OFFICE DEPOT
Projektumfeld Ermittlung der potenziellen und gefährdeten Kunden
Tätigkeiten
* Festlegung wann ein Kunde mit hohem Potenzial oder mit hohem Risiko zu bezeichnen ist.
* Entwicklung und Validierung eines Modells zur Bewertung dieser Kunden anhand des bestmöglichen
Modells (lineare Regression, logistische Regression oder gemischtes Modell), abhängig von der
Zielvariable und der Stabilität des Modells
* Meetings mit der Marketingabteilung zwecks Beratung anhand der gewonnenen Daten
Technologien/Tools Segmentierung, Regression, Clustering, Hypothesen und Tests, SQL, R, SAS (u.a. SAS Base, SAS MO),
Tableau
04/2014
-
07/2014
Data Scientist
NRW Bank
Branche Finanzindustrie
Kunde NRW Bank
Projektumfeld Immobilien Kredit: Score Karten für die Bonitätsprüfung entwickeln
Tätigkeiten
* Technischer und methodischer Entwurf eines Lösungsansatzes zur Automatisierung von
Kreditrahmen.
* Datenaufbereitung für die Ratingmodelentwicklung von Immobiliendarlehen.
* Qualitätssicherung von Daten und Identifikation möglicher Risikofaktoren (Long List).
* Univariate Analyse der Long List (Abdeckung, Trennung) und Auswahl der Risikofaktoren (Short
List) zur Bewertung des Modells mit Hilfe von logistischer Regression, da die Frage ob einer
Kunde im Verzug gerät (Ja oder Nein) beantwortet werden musste
Technologien/Tools Logistische Regression, Modellauswahl, Unvariate Analyse, R
Alter Solutions Deutschland GmbH - Beraterprofil Sammy Ndzelen
Kunde NRW Bank
Projektumfeld Immobilien Kredit: Score Karten für die Bonitätsprüfung entwickeln
Tätigkeiten
* Technischer und methodischer Entwurf eines Lösungsansatzes zur Automatisierung von
Kreditrahmen.
* Datenaufbereitung für die Ratingmodelentwicklung von Immobiliendarlehen.
* Qualitätssicherung von Daten und Identifikation möglicher Risikofaktoren (Long List).
* Univariate Analyse der Long List (Abdeckung, Trennung) und Auswahl der Risikofaktoren (Short
List) zur Bewertung des Modells mit Hilfe von logistischer Regression, da die Frage ob einer
Kunde im Verzug gerät (Ja oder Nein) beantwortet werden musste
Technologien/Tools Logistische Regression, Modellauswahl, Unvariate Analyse, R
Alter Solutions Deutschland GmbH - Beraterprofil Sammy Ndzelen
Reisebereitschaft
Nur Remote verfügbar
