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Tobias LewenTL

Tobias Lewen

DATA ENGINEER

€560/day
Berlin, DE
3-7 years

Average response time: 1 hour

About 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.
  • German

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

  • Russian

    Conversational

Can work on-site
Berlin (up to 20km)

Experience

  • unitb consulting GmbH
    DATA ENGINEER
    CONSULTING AND AUDITS
    October 2025 - Today (9 months)
    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
    Terraform Python BigQuery DBT CI/CD
  • mylantech GmbH
    ANALYTICS ENGINEER
    CONSULTING AND AUDITS
    May 2025 - October 2025 (5 months)
    Munich, Germany
    Design 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
    Databricks CI/CD Azure Synapse Analytics Python SQL
  • DKB AG
    TRAINEE BUSINESS ANALYTICS
    BANKING AND INSURANCE
    October 2023 - March 2024 (5 months)
    Berlin, Germany
    Unterstützung 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
    Python CI/CD SQL DevOps Oracle Database

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Education

  • Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associat Microsoft Certified: Azure Fundamentals
    Microsoft 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 Wagon
    2026
    M.Sc.

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