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Sridhar V.
Data Engineer
Sridhar ist ein Dateningenieur mit über 11 Jahren Erfahrung, der sich auf Datenintegration, Big Data Engineering, Business Intelligence und Cloud-Technologien spezialisiert hat.
Sein Fachwissen umfasst Datenextraktion, Datenverarbeitung und die Erstellung von maschinellen Lernmodellen, die eine effektive datengesteuerte Entscheidungsfindung in verschiedenen Rollen ermöglichen, darunter Dateningenieur, Analyst und Business Intelligence-Entwickler.
Zusätzlich zu seinem technischen Fachwissen ist er sehr versiert in der Erstellung von interaktiven Dashboards und Visualisierungen mit Power BI und Tableau, die dabei helfen, Dateneinblicke effektiv zu vermitteln. Sridhar ist für seinen kooperativen Ansatz bekannt und liefert stets pünktliche Ergebnisse, was ihn zu einer zuverlässigen Bereicherung für jedes Team macht.
Hauptkompetenz
- Apache Spark 5 Jahre
- Azure Data Factory 4 Jahre
- CSV 11 Jahre
Andere Fähigkeiten
- Tableau 3 Jahre
- Git 3 Jahre
- Azure Synapse 2 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Senior Consultant
Capgemini - 6 jahre 7 monate
- Erfolgreiche Leitung der Migration von ETL-Pipelines von SSIS zu Azure Data Factory (ADF), Gewährleistung eines reibungslosen Übergangs und verbesserter Datenintegrationsprozesse;
- Nutzung von Databricks Notebooks mit PySpark und SparkSQL zur effektiven Datenanalyse, um aufschlussreiche datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen;
- Entwicklung von Azure Databricks Notebooks zum Abrufen von Daten aus verschiedenen sozialen APIs, einschließlich FB, Twitter, YouTube und Google Analytics;
- Automatisierung des ETL-Prozesses zum Laden historischer Daten aus den FB- und Instagram-APIs, was zu einer erheblichen Zeitersparnis von 500 Stunden führte, da der manuelle Aufwand entfiel;
- Erstellung von ADF-Pipelines zur planmäßigen Ausführung von Databricks-Pipelines, um eine zeitnahe und genaue Datenverarbeitung zu gewährleisten;
- Erstellung von Datenflüssen unter Verwendung von ADF V2 Pipelines, die eine nahtlose Datentransformation und -integration ermöglichen;
- Identifizierung und Behebung von Problemen, die von nachgelagerten Anwendungen gemeldet wurden, um die Datenintegrität und einen reibungslosen Datenfluss zu gewährleisten;
- Automatisierung des Datenladevorgangs, Verringerung manueller Eingriffe und Verbesserung der Effizienz;
- Verbesserte Datenladeleistung von APIs, Implementierung von Strategien zur Optimierung des Datenabrufs und der Datenverarbeitung für nachgelagerte Anwendungen;
- Nutzung von Delta-Tabellen in Databricks zur Durchführung von Upsert-Operationen, um Datenkonsistenz und -integrität zu gewährleisten.
Technologien:
- Technologien:
Azure Data Factory
Azure Synapse
Lead IT
Deloitte India (Offices of the US) - 3 monate
- Nachgewiesene solide analytische Fähigkeiten durch das Verstehen von Anforderungsdokumenten und die Entwicklung entsprechender SQL-Abfragen;
- Entwicklung effizienter und optimierter gespeicherter Prozeduren auf der Grundlage der Anforderungen, um eine angemessene Datenverarbeitung und -abfrage zu gewährleisten;
- Durchführung eines Proof of Concept (POC), um die Durchführbarkeit und die Vorteile einer Migration der bestehenden Lösung zu Azure zu bewerten und wertvolle Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen;
- Identifizierung und Implementierung von Leistungsverbesserungen in bestehenden gespeicherten Prozeduren und SQL-Funktionen, um die Geschwindigkeit der Abfrageausführung und die Gesamteffizienz des Systems zu erhöhen;
- Entwurf und Erstellung eines wiederverwendbaren SSIS-Pakets (SQL Server Integration Services) zum iterativen Laden von Daten, zur Rationalisierung des Datenladeprozesses und zur Verbesserung der Datenintegrationsfunktionen.
Senior Software Engineer
Hilti Asia IT Services - 1 jahr
- Aufbau eines Azure-basierten Data Warehouse und einer Datenbankplattform, um schnelle Analysen und Entscheidungen zu ermöglichen.
- Verwaltete ELT-Prozesse, extrahierte Daten aus SAP HANA, SAP BW und SAP ERP für die Datenbankintegration.
- Power BI für die Datenvisualisierung genutzt, um wertvolle Erkenntnisse aus extrahierten Datensätzen zu gewinnen.
- Entwurf und Optimierung von Datenmodellen und -strukturen für eine effiziente Speicherung und Abfrage.
- Sicherstellung der Datenqualität durch Bereinigungs-, Umwandlungs- und Anreicherungsprozesse.
- Überwacht und behebt Probleme mit der Datenbankleistung und löst sie proaktiv.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Erfassung und Erfüllung von Berichts- und Analyseanforderungen.
- Sie haben sich über Branchentrends auf dem Laufenden gehalten und neue Technologien integriert, um die Möglichkeiten der Datenanalyse zu verbessern.
Technologien:
- Technologien:
-
Azure Data Factory
-
Azure Synapse
IT Analyst
Tata Consultancy Services - 5 jahre 6 monate
- Entwicklung von ETL-Paketen in SSIS für effiziente Datenextraktion, -transformation und -ladung;
- Erfassen der Anforderungen von Interessengruppen, um ein klares Verständnis der geschäftlichen Anforderungen zu gewährleisten;
- Entwurf und Erstellung von tabellarischen und mehrdimensionalen SSAS-Würfeln für umfassende Datenanalysen;
- Erstellung visuell ansprechender Power BI-Berichte und -Dashboards, die wertvolle Einblicke liefern;
- Durchführung von Datenprofilen und -bereinigungen zur Wahrung der Datenqualität und -integrität;
- Optimierte Leistung von ETL-Paketen, SSAS-Würfeln und Power BI-Berichten;
- Bleiben Sie mit den neuesten ETL-, SSAS- und Power BI-Technologien auf dem Laufenden;
- Anleitung und Unterstützung für jüngere Teammitglieder;
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um sich entwickelnde Geschäftsanforderungen zu verstehen und notwendige Anpassungen an ETL-Prozessen, SSAS-Würfeln und Power BI-Berichten vorzunehmen.
Ausbildung
FortbildungData Analyst
Udacity · 2017 - 2018
BSc.Electronics and communication Engineering
Gandhi Institute of Engineering and Technology · 2007 - 2011
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