27.07.2026 aktualisiert
Premiumkunde
nicht verfügbarinfo: nicht verfügbar bis 31.12.2026
Data Engineer
Berlin, Deutschland
Nur Remote
M.Sc. Economics, Freie Universität Berlin (2018-2022)Über mich
Freelance Data Engineer für Datenplattformen im Mittelstand. Stack: dbt, Databricks, Azure/Fabric, GCP, Terraform, Python, SQL, Power BI. Ich baue Pipelines, die vom ersten Ingest bis zum fertigen Dashboard laufen. Remote oder Berlin.
Skills
dbtDelta LakeApache AirflowGoogle BigQueryCloud-EngineeringData TransformationData WarehousingPythonMicrosoft Power BIAzure Data LakeAzure Data FactoryApache SparkMicrosoft Fabric (Analytics-Plattform)TerraformAzure Data Analytics
Data Engineer | GCP & Azure | Terraform | Databricks | dbt | Python
Ich baue cloud-native Datenplattformen auf GCP und Azure, alles von der Quellenintegration bis zur produktionsreifen Datenlieferung für Analytics- und Reporting-Teams.
Cloud-Datenplattformen (GCP & Azure)
Aufbau und Betrieb von End-to-End-Datenplattformen auf GCP und Azure, inklusive mehrschichtiger Datenarchitekturen (Bronze/Silver/Gold) auf Databricks, BigQuery und Microsoft Fabric.
Databricks & Apache Spark
Aufbau und Betrieb von Databricks-Plattformen auf GCP und Azure, inklusive Delta Lake, Apache Spark und automatisierter Job-Orchestrierung mit Laufzeiten wiederkehrender Jobs durch Parallelisierung und Cluster-Tuning deutlich reduziert.
Datenpipeline-Entwicklung (Python, dbt, SQL)
Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP/Azure-Services für verschiedene Datenquellen, inklusive Datenversionierung, Qualitätschecks und automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket.
Infrastrukturautomatisierung (Terraform)
Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über mehrere Umgebungen (DEV/STG/PRD) und manuelle Konfigurationszeilen durch wiederverwendbare Module ersetzt, Konfigurationsfehler auf null reduziert.
Event-Tracking & Behavioral Data (Snowplow)
Aufbau und Betrieb von Snowplow-Pipelines für Event-Tracking und Verhaltensdaten, inklusive Schema-Validierung und Anbindung an Cloud-Data-Warehouses.
Workflow-Orchestrierung (Airflow)
Einsatz von Apache Airflow zur Orchestrierung und Automatisierung von Daten-Workflows in Cloud-Umgebungen und manuelle Anstöße durch geplante, überwachte DAGs ersetzt.
Reporting & Datenvisualisierung (Power BI, DAX)
Entwicklung interaktiver Power-BI-Dashboards mit fortgeschrittenem DAX sowie komplexer Ad-hoc-SQL-Abfragen für strukturiertes Stakeholder-Reporting.
Monitoring & Alerting
Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für Echtzeit-Plattformüberwachung: Spike-Reaktionszeiten von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler auf nahezu null minimiert.
CI/CD & GitLab
Design und Betrieb automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket inklusive CI/CD-Pipeline-Debugging.
Stakeholder-Kommunikation
Übersetzung technischer Anforderungen in Datenstrategien für C-Level-Stakeholder sowie technische Dokumentation in Confluence.
Mein Schwerpunkt liegt auf GCP und Azure; AWS-Kenntnisse baue ich aktuell gezielt aus.
Erfahrung
Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2026
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherRussischverhandlungssicher
Projekthistorie
Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen fur Enterprise-Kunden in Verlags- und Finanzwesen, inkl. Infrastrukturautomatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualitat. Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks, BigQuery und GCP, Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform, Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services sowie Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket.
Design und Lieferung skalierbarer Azure-Datenplattformen fur Enterprise-Kunden, inkl. Pipeline-Automatisierung, Reporting und strategischer Beratung zwischen IT und Geschaftsfuhrung. Aufbau automatisierter Datenpipelines, Entwicklung interaktiver Power-BI-Dashboards mit DAX sowie eigenverantwortliche Entwicklung cloudbasierter Datenslosungen von Konzept bis Produktion. Datenintegrations-Verarbeitungszeit um 50% reduziert, Data-Warehouse-Ladezeit um 25% reduziert.
Unterstutzung datengetriebener Analyseprozesse im Bankumfeld mit Fokus auf Betrugserkennung, Datenqualitat und Stakeholder-Reporting. Analyse von Transaktionsmustern mit Oracle SQL und Python, Entwicklung automatisierter Testskripte, Erstellung komplexer Ad-hoc-SQL-Abfragen sowie Integration von Workflows in Git und GitLab inkl. CI/CD-Pipeline-Debugging.
Zertifikate
Fabric Data Engineer Associate
Microsoft2025
Power BI Data Analyst Associate
Microsoft2024
Azure Data Engineer Associate
Microsoft2024
Azure Fundamentals
Microsoft2024