19.10.2026 aktualisiert
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Data Engineer | Cloud Pipelines & AI-Augmented Engineering
pasvalys, Litauen
Nur Remote
Bachelor of Science in Financial and Actuarial MathematicsÜber mich
Data Engineer with 3+ years of experience engineering data pipelines across AWS, Snowflake, and Apache Spark. Background in Mathematics with practical mastery of autonomous AI coding agents - drastically improving the efficiency, speed, and quality of delivery while maintaining production standards.
Skills
Apache AirflowAutomatisierungCloud-EngineeringData ArchitectureETLData TransformationDatenaufnahmeApache Spark
ETL/ELT Pipeline Engineering
Architektur und Skalierung von ETL/ELT-Pipelines zur Verarbeitung von Multi-Terabyte-Datensätzen mit Python, Apache Spark und Apache Airflow.
Cloud Data Platforms (AWS, Azure, Snowflake)
Design, Optimierung und Wartung analytischer Datenmodelle in Snowflake sowie Reduzierung von Cloud-Compute-Kosten und Beschleunigung der Abfrageleistung auf AWS und Azure.
AI & Automation Integration
Pionierarbeit bei der Integration autonomer AI Coding Agents in den Entwicklungszyklus, einschließlich Pipeline-Scaffolding, API-Connector-Integrationen und Unit-Test-Generierung sowie Nutzung von LLM APIs und automatisiertem CI/CD & Testing.
Python & SQL Scripting
Entwicklung benutzerdefinierter Python-Skripte zur Automatisierung der Datenaufnahme sowie Nutzung von SQL für die Analyse großer Smart-Meter-Datensätze und Systemanomalien.
Apache Spark & Orchestration
Einsatz von Apache Spark und Apache Airflow zur Verarbeitung und Orchestrierung großer Datenmengen in produktiven Umgebungen.
dbt & Pandas
Nutzung von dbt für Datentransformationen und Pandas für datenanalytische Aufgaben im Rahmen von Data-Engineering-Projekten.
REST API Integration
Automatisierung der Aufnahme von digitalen Werbeleistungsmetriken über mehrere REST APIs hinweg mittels benutzerdefinierter Skripte.
Code Review & Architectural Audits
Durchführung von Code-Reviews und Architektur-Audits an KI-generierten Lösungen zur Sicherstellung von Datenvalidierung, Sicherheit und Schema-Governance auf Enterprise-Niveau.
Bash Scripting
Einsatz von Bash als Skriptsprache zur Automatisierung von Prozessen in der Daten- und Cloud-Infrastruktur.
Architektur und Skalierung von ETL/ELT-Pipelines zur Verarbeitung von Multi-Terabyte-Datensätzen mit Python, Apache Spark und Apache Airflow.
Cloud Data Platforms (AWS, Azure, Snowflake)
Design, Optimierung und Wartung analytischer Datenmodelle in Snowflake sowie Reduzierung von Cloud-Compute-Kosten und Beschleunigung der Abfrageleistung auf AWS und Azure.
AI & Automation Integration
Pionierarbeit bei der Integration autonomer AI Coding Agents in den Entwicklungszyklus, einschließlich Pipeline-Scaffolding, API-Connector-Integrationen und Unit-Test-Generierung sowie Nutzung von LLM APIs und automatisiertem CI/CD & Testing.
Python & SQL Scripting
Entwicklung benutzerdefinierter Python-Skripte zur Automatisierung der Datenaufnahme sowie Nutzung von SQL für die Analyse großer Smart-Meter-Datensätze und Systemanomalien.
Apache Spark & Orchestration
Einsatz von Apache Spark und Apache Airflow zur Verarbeitung und Orchestrierung großer Datenmengen in produktiven Umgebungen.
dbt & Pandas
Nutzung von dbt für Datentransformationen und Pandas für datenanalytische Aufgaben im Rahmen von Data-Engineering-Projekten.
REST API Integration
Automatisierung der Aufnahme von digitalen Werbeleistungsmetriken über mehrere REST APIs hinweg mittels benutzerdefinierter Skripte.
Code Review & Architectural Audits
Durchführung von Code-Reviews und Architektur-Audits an KI-generierten Lösungen zur Sicherstellung von Datenvalidierung, Sicherheit und Schema-Governance auf Enterprise-Niveau.
Bash Scripting
Einsatz von Bash als Skriptsprache zur Automatisierung von Prozessen in der Daten- und Cloud-Infrastruktur.
Erfahrung
Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2025
Sprachen
EnglishverhandlungssicherLithuanianMuttersprache
Projekthistorie
Architektur und Skalierung von ETL/ELT-Pipelines zur Verarbeitung von Multi-Terabyte-Datensätzen mit Python, Apache Spark und Apache Airflow. Design, Optimierung und Wartung analytischer Datenmodelle in Snowflake zur Reduzierung von Cloud-Compute-Kosten auf AWS und Azure. Integration autonomer AI Coding Agents in den Entwicklungszyklus. Durchführung von Code-Reviews und Architektur-Audits an KI-generierten Lösungen.
Analyse großer Smart-Meter-Grid-Telemetriedaten mit Python und erweitertem SQL zur Identifizierung von Systemanomalien und Unterstützung der Grid-Optimierung. Ersatz manueller Berichtsprozesse durch automatisierte Datenpipelines, wodurch die wöchentliche Lieferzeit von Stunden auf Minuten reduziert wurde.
Automatisierung der Aufnahme digitaler Werbeleistungsmetriken über mehrere REST APIs mittels benutzerdefinierter Python-Skripte. Data Scraping.
Zertifikate
AWS cloud practitioner
Amazon Web Services2026