Nerijus Bertalis · Platformų ir duomenų inžinierius
Apie mane
Esu duomenų ir platformų inžinierius, gyvenantis Berne. Mano darbas apima visą platformą: duomenų įkėlimą ir modeliavimą, CI/CD bei stebėseną, kuri užtikrina veikimą.
Mano išsilavinimas – kognityvinės sistemos, statistika ir psichologija su žmogiškųjų veiksnių (human factors) akcentu (MSc Ulmas, BSc Tventė). Tai lemia mano darbo būdą: pradedu nuo to, kaip žmonės naudosis duomenimis, o naudojamumą, aiškius apibrėžimus ir pasitikėjimą laikau inžineriniais reikalavimais, o ne priedu.
Patirtis
Duomenų inžinierius, isolutions, BernasDabar
Duomenų ir platformų inžinerija klientų projektams.
- Platformų ir duomenų inžinerija kliento Databricks platformoje, stebimumas su Prometheus ir Grafana bei automatizavimas su GitHub Actions.
- Fabric ir Databricks projektai: architektūra, ETL/ELT su dbt, medalion sluoksniai, duomenų vitrinos ir CI/CD.
- Fabric talpos stebėsena ir ataskaitos bei talpos naudojimo strategija.
- Power BI sprendimai, diegiami per CI/CD.
Magistro darbo stažuotojas, DI duomenų platforma, Volkswagen AG / CARIAD
Magistro darbas: prieiga prie įmonės duomenų natūralia kalba.
- Sukūriau centralizuotą duomenų platformą su Databricks, kurios ETL procesai įkelia duomenis iš kelių šaltinių.
- Sukūriau text-to-SQL ir duomenų tyrinėjimo natūralia kalba funkcijas.
- Reikalavimus aptariau su suinteresuotosiomis šalimis.
Duomenų architektas ir analitikas, TRUMPF GmbH
Debesijos duomenų sprendimai ir ataskaitos įvairiems skyriams.
- ETL procesai su Databricks, Python ir SQL bei Power BI skydeliai keliems skyriams.
- Duomenų bazės Power Platform aplinkoje ir 1CRM duomenų valdymo platformos palaikymas.
- Azure duomenų sprendimai kartu su tarpfunkcinėmis komandomis.
Išsilavinimas
Kognityvinių sistemų magistras (MSc), Ulmo universitetas, Vokietija
Statistika, mašininis mokymasis, šablonų atpažinimas ir programavimas bei tarpdisciplininiai DI ir duomenų analitikos projektai.
Psichologijos, statistikos ir žmogiškųjų veiksnių bakalauras (BSc), Tventės universitetas, Nyderlandai
Naudojamumo (usability) tyrimai, statistinė analizė ir Python bei duomenų įrankių pagrindai.
Sertifikatai
Įgūdžiai
- Platformos
- Databricks, Microsoft Fabric, Azure, Power Platform
- Duomenų inžinerija
- Python, SQL, Spark, dbt, NoSQL, ETL / ELT, Medalion architektūra, Duomenų modeliavimas, Duomenų sandėliai
- Platforma ir DevOps
- GitHub Actions, CI/CD, Prometheus, Grafana, Stebimumas (observability), Fabric talpos stebėsena, Scrum / DevOps
- BI ir analitika
- Power BI, Skydeliai ir ataskaitos, Duomenų vitrinos, Statistika
- DI ir mašininis mokymasis
- Text-to-SQL, NLP, Duomenų tyrinėjimas natūralia kalba, Šablonų atpažinimas
Kaip galvoju apie duomenų platformas
Pasirinkite platformą ir spustelėkite sluoksnį, kad pamatytumėte naudojamus įrankius ir principus.
Silver
Išvalyti, be dublikatų ir suderinti duomenys.
- Čia taikomi schemos ir duomenų kokybės patikrinimai.
- Esybes modeliuoti vieną kartą, kad jas pakartotinai naudotų visi vartotojai.