Über Tobias
Ich baue cloud-native Datenplattformen auf GCP und Azure, alles von der Infrastruktur bis zur produktionsreifen Datenlieferung für Analytics- und Reporting-Teams.
Unternehmen arbeiten mit mir, wenn sie:
- skalierbare ETL/ELT-Pipelines von Grund auf aufbauen wollen
- eine Medallion-Architektur (Bronze/Silver/Gold) auf Databricks, BigQuery, Azure oder Microsoft Fabric brauchen
- ihre Cloud-Infrastruktur mit Terraform automatisieren wollen
- wartbar, reproduzierbar, über mehrere Umgebungen
- Datenqualität, Monitoring und Alerting produktionsreif aufsetzen müssen
- Power BI Dashboards mit komplexen DAX-Modellen und Star-Schema-Datenmodellen benötigen
Meine Ergebnisse sprechen für sich:
- 2× Ingest-Kapazität bei ≤15s Spike-Reaktionszeit,
- 50% kürzere Datenintegrations-Zeiten,
- 13% Gewinnsteigerung durch bessere Datenverfolgbarkeit,
- vollständige Datenplattform für ~10€/Monat Infrastrukturkosten.
Ich bin Microsoft Certified Fabric Data Engineer Associate, Azure Data Engineer Associate und Power BI Data Analyst Associate und arbeite aktuell an einer Near-Realtime Streaming-Plattform auf GCP.
Mein Stack: Python · SQL · dbt · Terraform · Databricks · BigQuery · Microsoft Fabric · Azure Synapse · Azure Data Factory · Airflow · Power BI · DAX · GitLab CI/CD · Docker · Kubernetes
Schwerpunkt GCP & Azure, aber AWS-Kenntnisse baue ich aktuell gezielt aus.
Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Russisch
Konversationssicher
Vor Ort möglich
Berlin (bis zu 20 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- unitb consulting GmbHDATA ENGINEERBERATUNG & AUDITSOktober 2025 - Heute (10 Monate)Berlin, Germany• • Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP• • Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)• • Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen• • Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für Echtzeit-Plattformüberwachung• • Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht• • Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket
- mylantech GmbHANALYTICS ENGINEERBERATUNG & AUDITSMai 2025 - Oktober 2025 (5 Monate)Munich, GermanyDesign und Lieferung skalierbarer Azure Datenplattformen für Enterprise-Kunden, inkl. Pipeline Automatisierung, Reporting und strategischer Beratung zwischen IT und Geschäftsführung.• • Design und Deployment von Azure-Datenarchitekturen mit Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, ADLS Gen2, Azure SQL und Microsoft Fabric• • Aufbau automatisierter Datenpipelines für End-to-End Datenintegration und -transformation• • Entwicklung interaktiver Power-BI-Dashboards mit fortgeschrittenem DAX für mehrere Fachabteilungen• • Eigenverantwortliche Entwicklung cloudbasierter Datenlösungen von Konzept bis Produktion• • Übersetzung technischer Anforderungen in Datenstrategien für C-Level-Stakeholder Erfolge:• • Datenintegrations-Verarbeitungszeit um 50 % reduziert durch Pipeline-Automatisierung mit Azure Synapse und ADLS Gen2• • Data-Warehouse-Ladezeit um 25 % reduziert für Enterprise-Kunden• • Kundengewinn um 13 % gesteigert durch verbesserte Produktverfolgbarkeit• • Europaweites Pharma-Produkttracking implementiert, Auslieferungszeit um 20 % gesenkt
- DKB AGTRAINEE BUSINESS ANALYTICSBANKEN & VERSICHERUNGENOktober 2023 - März 2024 (5 Monate)Berlin, GermanyUnterstützung datengetriebener Analyseprozesse im Bankumfeld mit Fokus auf Betrugserkennung, Datenqualität und Stakeholder-Reporting. Tätigkeiten:• • Analyse von Transaktionsmustern zur Identifikation von Anomalien und Risikofaktoren mit Oracle SQL und Python• • Entwicklung automatisierter Testskripte in Python zur Validierung von Datenpipelines• • Erstellung komplexer Ad-hoc-SQL-Abfragen für strukturiertes Stakeholder-Reporting• • Technische Dokumentation von Daten-Workflows in Confluence• • Integration von Workflows in Git und GitLab, inkl. CI/CD Pipeline-Debugging Erfolge:• • Direkter Beitrag zur Betrugserkennung durch Identifikation von Anomalien in 2 Fällen in Höhe von 250.000 €• • Manuelle Verarbeitungszeit in analytischen Workflows um 1 Stunde/Tag reduziert durch automatisierte Testskripte• • Technische Dokumentation ermöglichte Wissenstransfer über funktionsübergreifende Teams
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Ausbildung und Abschlüsse
- Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associat Microsoft Certified: Azure FundamentalsMicrosoft Certified: Fabric Data Engineer Associate Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associat Microsoft Certified: Azure Fundamentals
- M.Sc.Le Wagon2026M.Sc.