09.09.2026 aktualisiert
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Senior Data Engineer | ETL, Datenmodellierung, SQL, Python, dbt
Berlin, Deutschland
Weltweit
Master, Artificial IntelligenceÜber mich
Senior Data Engineer mit über zehn Jahren Erfahrung, davon sechs im Aufbau von ETL-Strecken, Datenmodellen und Data Warehouses. Schwerpunkte: SQL, Python, dbt, Snowflake, PostgreSQL, Datenqualität und Monitoring. MSc Künstliche Intelligenz in Deutschland. Verfügbar ab sofort.
Skills
APIsKünstliche IntelligenzAmazon Web ServicesData AnalysisAutomatisierungBusiness IntelligenceCloud ComputingComputerprogrammierungDatenbankenData ArchitectureDatenbereinigungInformation EngineeringData IntegrationETLData Transformation
Datenmodellierung und Data Warehouse
Dimensionale Modellierung, Star- und Snowflake-Schema, Fakten- und Dimensionstabellen, Normalformen und relationales Design, Schemadesign und Partitionierung, geschichtete Architektur von Rohdaten über eine bereinigte Zwischenschicht bis zu auswertungsfertigen Marts.
ETL- und ELT-Strecken
Konzeption, Aufbau und Betrieb kompletter Datenstrecken von der Ingestion bis zum Datenprodukt. Integration heterogener Quellsysteme, inkrementelle und wiederholbare Ladelogik, Reprocessing und Backfills, API- und Datei-Ingestion.
SQL und Datenbanken
Komplexe Abfragen, CTEs, Fensterfunktionen, Aggregationsstrategien, Analyse von Ausführungsplänen, Indexierung und Partitionierung zur Query-Optimierung auf großen Tabellen. PostgreSQL, Oracle SQL und PL/SQL, Snowflake.
dbt
Modelle über Staging, Zwischenschicht und Marts, dbt Tests, Dokumentation, Sources und Refs, Deduplizierung, Ausführung in der CI-Strecke.
Datenqualität und Monitoring
Validierungsregeln und fachliche Regelprüfungen vor dem Persistieren, Vollständigkeits- und Aktualitätschecks, Anomalieerkennung, Monitoring und Alerting, Ursachenanalyse über Quellsystem, Beladung und Transformationslogik. Datenqualität über drei Jahre stabil bei rund 96 Prozent.
Python
pandas, NumPy, scikit-learn, Entwicklung und Automatisierung von Datenstrecken, wiederverwendbare Validierungsmodule, Tests und Code Review.
Machine Learning
Klassifikation, Anomalieerkennung, Feature Engineering, Modellbewertung, Zeitreihenanalyse und Forecasting mit leckagefreier Validierung, interpretierbare Modelle und erklärbare KI (Masterarbeit).
Engineering und Betrieb
Git und GitHub, GitHub Actions für CI/CD, Docker und containerisierte Umgebungen, Terraform und AWS S3 auf Projektebene, Trennung von Test- und Produktivumgebung, Dokumentation.
Business Intelligence
Power BI und Tableau, Dashboards und Reporting-Datensätze, verbindliche Kennzahlendefinitionen als einheitliche Grundlage für konsumierende Systeme.
Zusammenarbeit
Aufnahme und Schärfung unklarer Anforderungen mit Fachbereichen, fachliche Führung eines fünfköpfigen Teams über drei Jahre, Lehre an der BTU Cottbus-Senftenberg.
Sprachen: Deutsch C1, Englisch fließend, Persisch Muttersprache.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2026
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherPersischMuttersprache
Projekthistorie
Betreuung von Übungen und Laborterminen zu maschinellem Lernen, Datenanalyse und Datenmodellierung. Erstellung von Übungsmaterial und Unterstützung der Studierenden bei praktischen Aufgaben.
Verantwortung für Datenmodelle, ETL-Strecken und Auswertungsschichten im landesweiten Reporting, von der Konzeption bis in den laufenden Betrieb. Integration mehrerer Quellsysteme, die dieselben Sachverhalte unterschiedlich abbildeten, in ein konsistentes Modell. Optimierung von Schemata und Abfragen durch Indexierung und Partitionierung für deutlich bessere Laufzeiten. Automatisierung wiederkehrender Ladeprozesse mit SQL und Python, 40 Prozent weniger manueller Aufwand. Abstimmung und Dokumentation verbindlicher Kennzahlendefinitionen mit den Fachbereichen. Fachliche Führung eines fünfköpfigen Datenteams über drei Jahre.
Monitored large-scale telecom datasets and ensured >96% data quality across provincial services, developed data tools and dashboards used by 6 technical teams for KPI and SLA evaluation, managed reporting workflows across 31 cities and supported data-driven performance analysis