Über Sammy
- Data Engineer und Datenanalyst mit über 10 Jahren Erfahrung in quantitativer Analyse und Modellierung in den Bereichen Energie, Emissionen und Nachhaltigkeit.
- Erfahren im Aufbau und der Analyse strukturierter Datensätze und in der Entwicklung analytischer Modelle für öffentliche und private Organisationen.
- Derzeit konzentriere ich mich auf angewandte Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Datenengineering und verfüge über Erfahrung im Aufbau von End-to-End-Python-Pipelines und in der Betreuung von über 400 Studenten in Analyse- und ML-Programmen.
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Grundkenntnisse
Projekt- und Berufserfahrung
- Finviz
Auf Malt
Data Engineering Pipeline for Product AnalyticsDIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTINGJanuar 2026 - Mai 2026 (4 Monate)Berlin, DeutschlandIch habe eine cloud-native Analytics-Pipeline entworfen und umgesetzt, um Produkt- und Umsatzdaten in Google Cloud zu zentralisieren und eine zuverlässige Datenbasis für Reporting und Analysen zu schaffen.Mein größter Mehrwert lag in der Konsolidierung fragmentierter Datenquellen zu einer konsistenten, skalierbaren End-to-End-Datenarchitektur mit klar definierten Datenständen (Bronze- und Gold-Layer) sowie in der Sicherstellung einer belastbaren Single Source of Truth für Produktnutzung und Umsatzmetriken.Zu meinen Aufgaben gehörten der Aufbau einer Ingestion-Pipeline (Google Tag Manager → Google Analytics → BigQuery) mit konsistentem Event-Schema, die Entwicklung einer Python-basierten Cloud Function (Pandas) zur täglichen Extraktion und Transformation von Kundendaten sowie die Implementierung von SQL-basierten Validierungs- und Qualitätschecks in BigQuery. - Prowo GmbHDatenanalyst | DateningenieurÖFFENTLICHER SEKTOR & KÖRPERSCHAFTENMai 2025 - Heute (1 Jahr und 3 Monate)Berlin, Deutschland
- Entwicklung von Python-basierten ETL-Pipelines zur Extraktion, Transformation und zum Laden von Daten aus der Berichts-API der Sozialhilfeverwaltungsplattform von Daarwin, wodurch eine groß angelegte Datenerfassung und strukturierte Exporte für nachgelagerte Analysen ermöglicht wurden.
- Koordination und Planung von ETL-Workflows mithilfe von Apache Airflow durch die Implementierung automatisierter DAGs mit konfigurierbaren Zeitplänen, Wiederholungsmechanismen und Callback-Benachrichtigungen für zuverlässige und wartungsfreundliche Datenpipelines.
- Entwurf und Bvereitstellung eines containerisierten Analyse-Stacks mit Docker Compose, wobei PostgreSQL für die Datenspeicherung und Apache Superset für die Visualisierung und Dashboard-Erstellung integriert wurden.
- Implementierung eines robusten API-Clients mit Authentifizierung, Wiederholungslogik, Timeout-Behandlung und strukturierter Fehlerprotokollierung, der verarbeitete Daten in die Formate JSON, CSV und Schema exportiert.
- Le WagonTeacher in Data Science, Data Analytics and Data EngineeringBILDUNG & E-LEARNINGJanuar 2023 - Heute (3 Jahre und 7 Monate)Berlin, Deutschland
- Lehrtätigkeit zu Themen der Datenwissenschaft, Datenanalyse und Data Engineering.
- Unterrichtete über 400 Studenten in mehr als 30 technischen Themenbereichen, darunter Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, Supervised Learning und Modellbewertung.
- Betreute Studenten bei End-to-End-Analyse- und Machine-Learning-Projekten und stellte dabei die korrekte Verwendung von Modellierungspipelines und Best Practices sicher.
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Ausbildung und Abschlüsse
- Bootcamp in Data ScienceLe Wagon2022Teilnahme an einem 9-wöchigen Vollzeit-Intensiv-Coding-Bootcamp zum Erlernen von Data Science mit Python: - Maschinelles Lernen und Deep Learning mit scikit-learn, TensorFlow, pandas, NumPy, Matplotlib - Datenprodukte mit Google Cloud Platform, MLflow, FastAPI, Streamlit, SQL, BigQuery - Statistik mit SciPy, seaborn und statsmodels
- MA und BA in Bioengineering, Umweltwissenschaften und TechnologienUniversité Libre de Bruxelles2009Masterarbeit in analytischer Chemie: Untersuchung der oxidativen Eigenschaften eines atmosphärischen Plasmas