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Ich werde Big Data Engineer für Hadoop, Spark, Pyspark, Java, Scala, Machine Learning
Senior Data Engineer und Data Scientist
Senior Data Engineer und Scientist mit über 15 Jahren Erfahrung in Hadoop, Spark, PySpark, SQL, Datenpipelines und Machine Learning. Ich spezialisiere mich auf den Aufbau skalierbarer Big-Data-Lösunge...
Über diesen Service
<p Brauchst du einen erfahrenen Big Data Engineer, der komplexe Datenpipelines, Analysen oder prädiktive Modelle übernimmt? Dann bist du hier genau richtig!
Mit über 15 Jahren Erfahrung in Data Engineering, Analytics und Softwareentwicklung bringe ich tiefgehendes Fachwissen in Big Data Technologien, Machine Learning und Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) mit.
Meine Leistungen umfassen:
- Big Data Lösungen mit Hadoop, Spark, PySpark, Hive, Pig, HBase
- ETL Pipelines mit SSIS, Talend, Airflow
- Echtzeit-Datenstreaming mit Kafka, Flume, Logstash
- Data Warehouse Entwicklung (Star/Snowflake Schema, SSAS, SSRS)
- Machine Learning & Deep Learning (Scikit-learn, TensorFlow, Keras, NLP, CNNs)
- Prädiktive Modelle (Klassifikation, Regression, Recommender Systeme)
- Cloud-basierte Datenentwicklung (Azure Data Factory, AWS EMR, GCP BigQuery)
- Visualisierung mit Power BI, Tableau
Tools & Technologien:
Spark, Hadoop, Hive, Pig, Kafka, Flume, PySpark, Java, Scala, Python, SSIS, SQL Server, Azure, AWS, GCP, Power BI, Tableau, TensorFlow, Keras
Warum mich wählen?
- Microsoft & Oracle zertifiziert (MCSE, OCP, MCSD)
- Mehr als 8 Jahre im Hadoop-Ökosystem
- Über 25 echte Big Data / ML Projekte erfolgreich umgesetzt
- Zuverlässige, schnelle Kommunikation und Lieferung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Informationen benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Um loszulegen, benötige ich Zugriff auf deine Datenquellen (oder Beispiel-Daten), eine kurze Beschreibung deiner Geschäftsziele und eventuelle spezielle Anforderungen wie das erwartete Ausgabeformat (z.B. Dashboards, CSV-Berichte, API-Endpunkte). Für größere Projekte ist ein kurzes Discovery-Gespräch empfehlenswert.
Arbeitest du mit Live-/Produktionsdaten?
Ja, ich habe umfangreiche Erfahrung im Aufbau und Management von produktionsreifen Datenpipelines. Ich empfehle jedoch immer, mit einer Staging- oder Stichprobumgebung zu starten, um die Logik zu validieren, bevor man in die volle Produktion geht.
