Entwicklung, Automatisierung und Betrieb robuster Datenpipelines auf Basis der Medallion-Architektur mit dbt und Databricks. Hierbei erfolgte genaues Monitoring, Fehleranalyse und Qualitätssicherung zur Sicherstellung konsistenter, verlässlicher und analytisch nutzbarer Daten. Durch die Optimierung von Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Datenverfügbarkeit in unternehmenskritischen Reporting-Prozessen konnten zuverlässige Echtzeitdaten für eine präzise Berichterstattung und schnellere, datengestützte Geschäftsentscheidungen bereitgestellt werden 

Konzeption, Implementierung und Optimierung von ETL/ELT-Pipelines in Python zur Integration heterogener Datenquellen in PostgreSQL, sowie Monitoring & Alerting (Grafana, Teams, Telegram) und Performance-Tuning. Automatisierung von Geschäftsprozessen und Sicherstellung hoher Datenqualität, Verfügbarkeit und Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Business-Anforderungen