09.10.2026 aktualisiert

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100 % verfügbar

Senior Data & Analytics Engineer | Datenintegration & Datenqualität | Databricks, Tableau, Power BI

Bad Homburg, Deutschland
Nur Remote
Diploma in Business Administration ( Quantitative Methods, Econometrics, Business Informatics)
Bad Homburg, Deutschland
Nur Remote
Diploma in Business Administration ( Quantitative Methods, Econometrics, Business Informatics)

Profilanlagen

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Über mich

15+ Jahre Data & Analytics in Banking, Pharma, Industrie & Marketing. Schwerpunkte: Datenintegration, Datenqualität, MDM, Data Governance, ID-Matching, Anomalieerkennung (ML). Ich schaffe verlässliche, AI-ready Datenbasen für Reporting, BI & KI. Bei CLAAS: Silver Layer aus 9 Quellen in Databricks.

Skills

AI AgentsAzure DatabricksDelta LakeSql Data WarehouseData AnalysisUnternehmensreportingKreditanalyseKundenanalyseDatenbereinigungData GovernanceData IntegrationETLDatenmanagementData TransformationDatenmodellDatenqualitätDatenbankanalyseApache HadoopPythonMachine LearningPredictive ModellingPredictive AnalyticsMicrosoft Power BISas/baseSalesforce TableauDatenverarbeitungSQL OptimizationApache SparkKunden ReportingDatenstrategieData LakePySparkDatenanalytikAWS Data AnalyticsAzure Data AnalyticsAzure Synapse AnalyticsSql Database AdministrationDaten-PipelineErkennung von AnomalienMarketing CloudDatabricks
DATENINTEGRATION | DATENQUALITÄT | DATA MANAGEMENT | ANALYTICS ENGINEERING | BI & REPORTING | AI-AGENTS

Senior Data & Analytics Engineer mit über 15 Jahren Erfahrung in Banking, Pharma, Industrie und Marketing. Ich führe Daten aus vielen, oft unverbundenen Quellen zusammen, bereinige und validiere sie, verknüpfe IDs und Relationen und decke Logiken und Anomalien auf. Das Ergebnis ist eine verlässliche, AI-ready Datenbasis für Reporting, BI und Machine Learning.
PROJEKTBEISPIELE
- CLAAS: Silver Layer (Medallion Architecture) in Databricks aufgebaut, in dem 9 Marketing-Datenquellen ohne gemeinsame Identifikatoren zusammenfließen; täglich 6 Mio.+ Datensätze aus 20+ Ländern, inkl. Datenqualitätsprüfungen. Darauf Tableau- und Power BI-Dashboards für Customer Journey und Executive-KPIs.
- Groz-Beckert: 10 Mio. heterogene IoT-Sensordaten aus verschiedenen Quellen vereinheitlicht, Fehlermuster analysiert und ML-Modelle (Random Forest, XGBoost, Clusteranalyse) für Predictive Maintenance entwickelt: 10 % weniger ungeplante Ausfallzeiten.
- Commerzbank: Migration vom Data Warehouse zum Hadoop Data Lake; Cross-Selling- und Churn-Analysen mit 120 Mio. € Geschäftspotenzial; auditierbare Datenpipelines und Risikomodelle für regulatorische Stresstests (EZB, BaFin).
- AstraZeneca: 20+ manuelle Excel-Reports automatisiert und standardisiert (SQL, Python, Power BI).
- Eigenes Projekt (in Entwicklung): Multi-Agent-System für Datenqualität mit Ursachenanalyse. Ein Monitor-Agent erkennt Anomalien statistisch, ein Investigator-Agent findet die Ursache per Drill-down und Quellenabgleich, ein Reporter-Agent erklärt sie fürs Business; kritische Fälle gibt ein Mensch frei.
KERNKOMPETENZEN
- Datenintegration & Multi-Source-Zusammenführung (ETL/ELT)
- Datenqualität, Datenbereinigung & Datenvalidierung
- Master Data Management, ID-Matching & Datenmodellierung
- Anomalieerkennung & Mustererkennung (statistisch und ML)
- Data Governance & auditierbare Datenpipelines
- Dashboard-Entwicklung, Self-Service-BI & Management-Reporting
- Predictive Analytics, Kundenanalytik & Segmentierung
- Scoring- & Kreditrisikomodelle
- Anforderungsanalyse & Übersetzung zwischen Fachbereich und IT
TECHNOLOGIEN
- Datenplattformen: Databricks, PySpark, Spark SQL, Delta Lake, Hadoop, Hive, AWS S3
- Sprachen: SQL (Oracle, SQL Server, Hive), Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SAS (Base, Enterprise Guide, Macro)
- BI: Power BI, Tableau, Qlik Sense, MicroStrategy
- Machine Learning: Random Forest, XGBoost, Clusteranalyse, Logistische Regression, Forecasting
- KI: LLM-Integration (Anthropic Claude API), Generative AI, KI-gestützte Insights
- Datenquellen & APIs: Salesforce Marketing Cloud, Matomo, Funnel.io, REST-APIs
- KI: Multi-Agent-Systeme, Tool Calling, Human-in-the-Loop, LLM-Integration (Anthropic Claude API), Generative AI

Erfahrung

Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2022

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherRussischverhandlungssicher

Projekthistorie

Independent Data & AI Product Development

MIAMIRAI CO., LTD.
•​ Building AI-powered health analytics applications end-to-end: data models, correlation engines, REST/serverless APIs
and LLM integration
•​ Designing privacy-first local data storage, longitudinal analytics and explainable insight generation

Senior Data Analyst & Tableau Specialist

CLAAS Group
•​ Built marketing data platform in Databricks (Medallion Architecture), processing 6M+ records daily from 7 digital
marketing sources across 20+ countries
•​ Automated ETL/ELT pipelines (PySpark, Spark SQL) with 1-2 minute incremental runs
•​ Consolidated Funnel.io, Matomo & Salesforce Marketing Cloud data with robust data quality checks
•​ End-to-end Tableau & Power BI dashboards for Customer Journey & Executive KPIs

Data Engineer & Analyst

Groz-Beckert KG
•​ Developed ML models (Random Forest, XGBoost, Clustering) for Predictive Maintenance: 10% reduction in unplanned
downtime
•​ Built IoT data pipelines on AWS (Python, SQL, S3) with systematic data validation
•​ Created reporting & visualization for management and production teams

Business Intelligence Analyst

AstraZeneca
•​ Automated sales & audience analytics (SQL, Python), standardized reporting workflows
•​ Built management dashboards in MicroStrategy and Power BI

Senior Data Analyst / Data Engineer

Commerzbank AG

Banken und Finanzdienstleistungen

>10.000 Mitarbeiter

Customer Behaviour and Analytics
  • Leveraged machine learning techniques, including clustering and regression, to analyze customer behavior, providing a nuanced understanding of their product preferences and anticipating future demand. 
  • Employed data analysis and clustering techniques to identify opportunities for increased sales among dormant customers. 
  • Generated data visualizations on dashboards to facilitate in-depth analysis and effective data presentation. 
  • Contributed to the transition from a Data Warehouse to a Data Lake, testing, processing, and validating data during the migration.
  • Transferred data from both Oracle and Hadoop environments using SAS or Hive, facilitating further analyses in SAS or Python.
  • Participated in Proof of Concept (POC) initiatives to test various analytical and visualization software technologies.

Verwendete Technologien: SAS Base, Python, SQL, Oracle DB, Hive, Atlassian Suite, Tableau

Senior Quantitative Risk Analyst

Commerzbank AG

Banken und Finanzdienstleistungen

>10.000 Mitarbeiter

Group Risk & Economic Capital / Capital & Risk Sensitivity
  • Provided further development and validation of quantitative rating models for Asset Backed Securities.
  • Developed and implemented stress testing processes to measure the potential impact of defaulted credits.
Verwendete Technologien: SAS Base, SAS Macro, SQL, Excel, VBA

Senior Quantitative Risk Analyst

Commerzbank AG

Banken und Finanzdienstleistungen

>10.000 Mitarbeiter

Group Risk & Economic Capital / Monitoring Performing Loans

  • Segment / Portfolio Analyse des Kreditportfolios und Erstellung der monatlichen Reports für den Vorstand

  • Berechnung der Stresstests für die operationellen Risiken


Verwendete Technologien: SAS Base, SAS Macro, Oracle DB, SQL, Excel, VBA

Senior Quantitative Risk Analyst

Commerzbank AG

Banken und Finanzdienstleistungen

>10.000 Mitarbeiter

Group Risk & Economic Capital / Rating Applications

  • Entwicklung der Stresstestmodelle für das Firmenkundenportfolio

  • Fachliche Dokumentation


Verwendete Technologien: SAS Base, SAS Enterprise Guide, SAS Macro, Oracle DB, SQL, Excel, VBA

Zertifikate

Databrics Generative AI Engineer

Databricks

2026

Portfolio

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