12/28/2024 updated

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Data Engineering, Machine Learning, and DevOps

Leipzig, Germany
Worldwide
Promotion Informatik (Dr. rer. nat.)
Leipzig, Germany
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Promotion Informatik (Dr. rer. nat.)

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Profil_Mathias_Peters.pdf
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Java (Programming Language)Data AnalysisMicrosoft AzureBig DataGoogle BigQueryCloud ComputingContinuous IntegrationInformation EngineeringExtract Transform Load (ETL)Data ModelingData Vault ModelingDevOpsGitHubInfrastructure ManagementPython (Programming Language)LandscapingPostgreSQLLiquibaseMachine LearningMicrosoft SQL ServersMongoDBSQL DatabasesData StreamingTechnical ManagementGoogle CloudApache SparkBackendGitLabKotlinpandasPySparkKubernetesApache FlinkTerraformApache BeamDockerMicroservices
Kernkompetenzen
  • Design und Aufbau von cloudbasierten Datenplattformen
  • Design und Implementation von Datenfluss-Programmen (analytisch & ETL) Batch & Streaming
  • Datenmodellierung DWH
  • Datenanalyse mit SQL und Python
  • Einbettung von KI in Fachprozesse
  • Deployment von KI-Modellen (MLOPs)
  • Backend-Entwicklung in MicroService-Landschaften
  • Technische Leitung kleiner Entwicklungsteams
  • Anforderungsanalyse und Beratung nicht-technischer Stakeholder
Erfahrung
  • Data Engineering: 10 Jahre
  • ML Engineering: 3 Jahre 
  • Backend Engineering: 5 Jahre

Tools 
  • Sprachen: Java, Python, Kotlin, SQL
  • Data Engineering: Data Vault 2.0, Cloud Dataflow, Apache Beam, dbt, Apache Spark/PySpark, PostgreSQL, SQL Server, BigQuery, MongoDB, pandas, Apache Flink
  • Clouds: GCP, MS Azure, AWS
  • CI/CD: Gitlab Pipelines, GitHub Actions, Liquibase
  • Cloud Native & IaC: Terraform, Terragrunt, Kitchen, Inspec, Kubernetes, Docker

Languages

DeutschNative speakerEnglischFluentFranzösischBasic knowledge

Project history

Lead Data Engineer

Europäischer Zahlungsdienstleister

Banking & Financial Services

50-250 team member

  • Entwurf & Entwicklung einer Analytics Datenplattform greenfield von der Anforderungsanalyse, über Werkzeug-/Anbieter-Auswahl, Implementierung und Hyper-Care beim go-live
  • Technical Lead & Data Enginner
  • Tech Stack:
    • AWS: S3, Kinesis, IAM Identity Center, diverse weitere AWS Werkzeuge
    • Databricks Plattform: pyspark, Spark SQL, Streaming Delta Live Table
    • Python, pandas, numpy, pyspark
    • Terraform
    • CI/CD mit Github Actions

Data & ML Engineer

Inlinity Technologies GmbH

Internet & IT

< 10 team member

  • Entwurf & Entwicklung von Explainable-AI Modulen für KI-Systeme
  • Leitung eines kleinen Tech-Teams
  • Tech Stack:
    • Google Cloud Plattform: Cloud SQL (PostgreSQL), Cloud Run, Pub/Sub
    • Python, pandas, xgboost, numpy, tensorflow
    • Terraform, Terragrunt
    • CI/CD mit Github Actions

Data & ML Engineer

MobileWalla

Internet & IT

50-250 team member

  • Optimierung & Erweiterung einer Bibliothek für Feature Engineering (FE) basierend auf Apache Spark
  • Identifikation & Behebung von Performance-Problemen einzelner FE-Funktionen
  • Erweiterung der Lib um Integration mit Feast und MLFlow
  • Tech Stack: 
    • Apache Spark und PySpark
    • MS Azure & Databricks Workspace
    • Python, Pandas, feast, mlflow

Data & ML Engineer

Wingspan Networks Inc

Banking & Financial Services

10-50 team member

  • Konzeption eines Klassifikationssystems für Banktransaktionen
  • Implementation & Integration des Klassifikators in existierende Systeme
  • Kommunikation und Anforderungsanalyse mit Kund:innen
  • Techstack: 
    • Google Cloud Platform Tools: Vertex AI, BigQuery, Cloud Build, Cloud Functions
    • Mongo DB
    • Python, Typescript
    • CI/CD Github Actions  

Data Engineer

RTL Data

Media & Publishing

250-500 team member

  • Konzeption & Umsetzung von ETL Pipelines & Services zur Integration von Produktionsdaten in eine Data Analytics Plattform
  • Erstellung, Planung und Umsetzung von Betriebskonzepten für den produktiven Einsatz o.g. Artefakte
  • Beratung und Anforderungsanalyse im engen Kund:innen-Kontakt
  • TechStack: 
    • Google Cloud Plattform: BigQuery, BigTable, Cloud Dataflow, Pub/Sub, Kubernetes, Apache Beam
    • Python, Java, Kotlin
    • Terraform & ArgoCD
    • CI/CD mit Gitlab
    • Ops mit OpsGenie, Prometheus, Grafana, Google Cloud Monitoring 

Data Engineer

Dt. Großbank

Banking & Financial Services

1000-5000 team member

  • Konzeption und Umsetzung einer Datenplattform für Analytics und Betrieb einer MicroService Architektur
  • Vertestung, Beratung & Auswahl von Werkzeugen und Methoden für spezifische Problemstellungen
  • Design und Implementation von Hochleistungs ETL-Pipelines zum transfer von Kontobewegungen im Nah-Echtzeit-Bereich
  • Tech-Stack: 
    • Google Cloud Plattform: BigQuery, Spanner, BigTable, Cloud SQL, Cloud Dataflow, Apache Beam, Pub/Sub, Cloud Storage, Kubernetes, dbt, Dataform
    • Python, Java, Kotlin
    • Terraform, Terragrunt, Kitchen
    • CICD mit Gitlab und Github Actions

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