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Alper B.
Data Engineer
Alper est un ingénieur de données avec 20 ans d'expérience, y compris l'expertise dans SQL Server, Oracle, et les solutions de données en nuage. Au cours des cinq dernières années, il s'est spécialisé en tant qu'ingénieur de données AWS, utilisant Python, AWS Glue, PySpark et SQLMesh pour concevoir et optimiser des pipelines de données efficaces.
Il maîtrise parfaitement les données dans différents domaines, ce qui lui permet d'anticiper les défis et de proposer des solutions proactives. Il a notamment conçu et mis en œuvre un entrepôt de données pour une institution financière turque, en intégrant les données API dans une structure OLAP évolutive et en créant de manière indépendante des flux de travail ETL.
Sa capacité à communiquer clairement des concepts complexes et son approche proactive de la résolution des problèmes font de lui un atout précieux pour toute organisation.
Principale expertise
- AWS Athena 5 ans
- MSSQL 7 ans
- T-SQL 5 ans
Autres compétences
- Scrum 6 ans
- PostgreSQL 5 ans
- Terraform 3 ans
Expérience sélectionnée
Emploi
Data Engineer
Freelance - 1 an 5 mois
- Migration de données historiques de MS Access vers Snowflake dans AWS ;
- Développement de scripts Python et de fonctions Lambda pour récupérer les données quotidiennes des systèmes de centres d'appels via des appels API ;
- Collaboration à la conception de modèles SQL Mesh pour transformer les données brutes en un format de rapport ;
- Générer des rapports et des visualisations à l'aide de Tableau.
- Traitement des données Google Ads à l'aide de GCP Dataform ;
- Conception et mise en œuvre de flux de travail ETL avec Apache Airflow ;
- Gestion du référentiel Looker et création de tableaux de bord utilisant LookML pour la visualisation des données.
Les technologies:
- Les technologies:
AWS Athena
Terraform
dbt
BigQuery
AWS S3
Dataflow
AWS
AWS Kinesis
AWS SQS
AWS Lambda
AWS Glue
ETL
Snowflake
- Data Engineering
SQL
Python
Apache Spark
Google Cloud
Data Engineer
Krakenflex - 2 années
- Conception et développement de modèles de données métriques de produits à l'aide de LookML ;
- Construire des tableaux de bord et des visualisations de données dans Looker pour soutenir les perspectives d'affaires ;
- Conception et maintenance des flux de travail AWS Glue pour gérer les processus ETL ;
- Création et optimisation de fonctions Lambda en utilisant Python pour le traitement des données et l'automatisation ;
- Développement de requêtes SQL Athena pour une analyse efficace des données ;
- Création et maintenance de modèles CloudFormation pour gérer l'infrastructure en tant que code ;
- Vous avez développé des scripts Python pour rationaliser l'analyse des données et les tâches de reporting ;
- Vous avez été en mesure d'identifier et de résoudre les problèmes de performance dans les pipelines ETL afin d'assurer une efficacité optimale ;
- Développement et maintenance de jobs AWS Glue pour la transformation de données ;
- Gestion des crawlers AWS Glue pour cataloguer et préparer les données pour l'analyse.
Les technologies:
- Les technologies:
-
AWS Athena
-
Terraform
-
AWS S3
-
AWS
-
AWS Kinesis
-
AWS SQS
-
AWS Lambda
-
AWS Glue
-
ETL
- Data Engineering
-
SQL
-
Python
-
Apache Spark
Data Engineer
Avios - 1 an 5 mois
- Construire des tableaux de bord et des visualisations de données en utilisant Amazon QuickSight pour aider à la prise de décision ;
- Conception et maintenance des flux de travail AWS Glue pour gérer et automatiser les tâches de traitement des données ;
- Développement et maintenance de fonctions Lambda en Python pour le traitement des données et l'automatisation ;
- Création et optimisation des requêtes SQL d'Athena pour faciliter l'analyse efficace des données.
Les technologies:
- Les technologies:
-
AWS Athena
Tableau
-
Terraform
-
AWS S3
-
AWS
-
AWS Kinesis
-
AWS SQS
-
AWS Lambda
-
AWS Glue
-
ETL
-
Snowflake
- Data Engineering
-
SQL
-
Python
-
Apache Spark
Redshift
Data Engineer
Bluenet - 5 années 10 mois
- Conception de scripts Python pour transférer des données entre des bases de données sur site et dans le cloud, notamment Azure SQL et Google BigQuery ;
- Création de scripts PowerShell pour automatiser les tâches de maintenance de plus de 50 serveurs de bases de données ;
- Développement de procédures stockées et de fonctions pour la transformation des données selon les besoins ;
- Construction de DAG Apache Airflow pour rationaliser les transferts de données entre les systèmes ;
- Conception et mise en œuvre de jobs Azure Data Factory pour des processus ETL efficaces ;
- Soutien aux équipes de développement des clients dans le développement et l'optimisation des bases de données ;
- Concevoir des structures d'entrepôt de données pour soutenir une analyse de données évolutive et efficace ;
- Maintenance active et gestion des bases de données sur les serveurs sur site des clients afin de garantir des performances optimales.
Les technologies:
- Les technologies:
T-SQL
-
BigQuery
-
ETL
- Data Engineering
PostgreSQL
-
SQL
-
Apache Spark
-
Google Cloud
-
Redshift
Éducation
Maîtrise ès sciencesAstrophysics
Ege University · 2017 - 2020
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