Über Jonathan
Ich baue Modern-Data-Stacks, die aus verteilten Excel/CSV/API-Quellen verlässliche Datenprodukte machen – inkl. Tests, Monitoring und sauberer Deployments, damit Teams nicht im Pipeline-Feuerwehrmodus arbeiten.
Typische Aufträge:
• dbt-Modellierung (Star Schema, Tests, Lineage) & SQL-Performance
• Orchestrierung und robuste ELT/ETL-Pipelines mit Dagster (SLA, Retries, Alerting)
• Warehousing auf Snowflake/BigQuery inkl. Governance und PII-sicherem Ingest
Optional: schlanke API (FastAPI) oder internes Dashboard (Streamlit), um Datenprodukte schnell nutzbar zu machen.
Stack: Python, SQL, dbt, Dagster, Snowflake/BigQuery, GitHub Actions, Kubernetes, Grafana.
Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Nur remote
Führt Projekte hauptsächlich remote aus
Projekt- und Berufserfahrung
- VilistoMachine Learning EngineerENERGIEJanuar 2025 - Heute (1 Jahr und 7 Monate)Hamburg, Germany
- Aufbau einer reproduzierbaren ML-Evaluation-/Datenpipeline für Batterie-Kapazität & Runtime-Prognosen inkl. vereinheitlichter Telemetrie, versionierten Datasets und Experiment-Tracking (Dagster, MLflow, Python).
- Data-Platform Härtung für Analytics/ML: PII-sicherer Ingest, dbt-Modelle/Tests/Lineage, geplante Runs, gestaffelte Rollouts (dbt, Dagster, ArgoCD).
- Observability für die IoT-Flotte: Dashboards/Alerts für Offline/Anomalien & Datenqualitätsprobleme, wodurch Incidents schneller erkannt werden (Grafana).
- Betrieb/Deployment von Data/ML-Services auf Kubernetes (Helm, Logging/Metrics) sowie internes Tooling (FastAPI + Dashboard) für Lab-Monitoring.
- Saracus Germany,Big Data ConsultantBERATUNG & AUDITSJanuar 2023 - Dezember 2024 (1 Jahr und 11 Monate)Münster, NW, Germany
- Design und Umsetzung skalierbarer Cloud-Data-Warehouses (Snowflake auf AWS, BigQuery, Azure Synapse) inkl. automatisierter Python-ETL-Pipelines und Reporting-Setups.
- Entwicklung mehrerer Streamlit-Apps mit OAuth/SSO und Snowflake-Integration, Deployment in Azure (Container Apps/Storage).
- Data Governance/MDM-Einführung (Ataccama + Azure) inkl. Automatisierung von Glossary/Metadaten per Azure Functions + Python.
- VilistoData ScientistENERGIESeptember 2021 - Oktober 2022 (1 Jahr und 1 Monat)Hamburg, Germany
- Machine-Learning-Modelle: Präsenz-Erkennung und Energieoptimierungsmodelle mit Python und scikit-learn erweitert und gewartet; die Genauigkeit verbessert und eine automatisierte Heizungssteuerung für tausende IoT-Thermostate ermöglicht.
- Data Engineering & Analytics: Datenbankschemata und Pipelines in PostgreSQL/TimescaleDB entwickelt und optimiert; fundierte Analysen mit SQL, pandas und matplotlib durchgeführt, um Geräteperformance und Datenqualität zu verbessern.
- Softwareentwicklung: An Backend- (Python, REST-APIs, Docker) und Frontend-Systemen (TypeScript, Vue.js) für Datenvisualisierung und operative Tools mitgearbeitet.
- Eigenständige Projekte: Ein PyQt-Labeling-Tool zur Erkennung von Zeitereignissen konzipiert und umgesetzt sowie interne Programmier-Workshops geleitet.
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Ausbildung und Abschlüsse
- Bachelor Computer ScienceTU Dortmund2023Bachelor Computer Science
- Master Computer Science Focus AI /University of Muenster2026Master Computer Science Focus AI /