Ich mache Daten vertrauenswürdig. Dann prädiktiv.
Engineering data. Modelling outcomes.
Analytics Engineering · Data Engineering · Manchester, UK
Ich baue Pipelines, Warehouses und getestete Modelle, auf die Reporting und angewandtes Machine Learning angewiesen sind.
Python
R
SQL
PySpark
dbt
Dagster
scikit-learn
HuggingFace
Power BI
Quellen → Ingestion → Transformation → Serving → Consumption
Drei Disziplinen: Analytics Engineering, Data Engineering und angewandtes Machine Learning.
Analytics Engineering.
Ich modelliere Business-Logik in kuratierten Tabellen, die Analysten und nachgelagerte Anwendungen wirklich nutzen. dbt für Transformationen, Kimball als Modellierungsmuster, versionskontrolliert und getestet. Ich strukturiere Modelle in Raw-, Staging-, Intermediate- und Mart-Schichten.
SQLKimball
GitData Engineering.
Ich baue die Orchestration- und Ingestion-Schicht. Dagster für Orchestration, Python für Extraktoren und Transformationen, PostgreSQL als Warehouse. Dazu gehören Schedules, Datenqualitätstests und Monitoring.
AirflowPythonPostgreSQLAngewandtes Machine Learning.
Ich baue Prediction Models und Recommender Systems auf einer sauberen Datenebene. XGBoost für die Modellierung, SHAP für Explainability, MLflow für Tracking, PySpark für Skalierung. Football Scouting (MSc-Thesis), Steam Game Recommendations, Churn-Modelle auf Customer-Intelligence-Daten. Die Vorhersagen jedes Modells lassen sich erklären.
scikit-learnSHAPPySpark
MLflowElf Projekte, die meine Arbeit ausführlicher zeigen als mein Lebenslauf.
Account Intelligence Platform
Eine Greenfield-Plattform für Account Intelligence, in 16 Wochen bei Force24 für CSMs, Accounts und Stakeholder gebaut, gemeinsam mit dem Engineering-Team in Produktion ausgeliefert. Ich habe die Datenebene end-to-end verantwortet, über Endpoint-Änderungen und Redis-Caching in den FastAPI-Service integriert und Features und Verbesserungen im Angular-Frontend ausgeliefert. Ich habe sie nach dem Prinzip gebaut, dass ein Dashboard Daten anzeigt und zusätzlich zu einer konkreten Handlung führt. Vertrauliches Projekt, bereinigte Case Study.
PostgreSQLPython
Redis
Angular
Agentic ELT Data Platform for Customer Intelligence
Masterarbeit in einer Live-B2B-SaaS-Umgebung unter NDA. End-to-End-ELT-Plattform (JSONB-first) und Drei-Modell-Churn-Intelligence-Stack (Survival, XGBoost via PostgresML und DR-Learner Causal Inference), zugänglich über FastAPI, Angular und einen MCP-Endpoint für agentischen LLM-Zugriff. Über 1 Million Datensätze aus mehreren Vendor-APIs geladen, 48 dbt-Modelle.
PythonPostgreSQLdbtDagsterPostgresMLeconmlMCP
Pharmazeutische Nebenwirkungs-Klassifikation
Produktionsreifes Python-Paket, das Freitext-Beschreibungen von Nebenwirkungen in eine MedDRA-orientierte Taxonomie aus zehn klinischen Kategorien klassifiziert, über 11.825 marktverfügbare Medikamente hinweg. sklearn-Pipeline mit ColumnTransformer, end-to-end joblib-serialisiert, pytest-Fixtures, GitHub-Actions-CI-Matrix auf Python 3.10, 3.11, 3.12.
Pythonscikit-learn
pytest
GitHub ActionsArtikel über meine Arbeit.
Ich veröffentliche hier Artikel und teile Updates zusätzlich auf LinkedIn.
Zusammenfassung.
Drei Jahre praktische Datenarbeit: Portfolio-Analytics bei einer Hypothekenbank in Abuja, CRM-Daten im Healthcare-Marketing in Istanbul und zuletzt eine produktive Datenebene im Vereinigten Königreich. In jeder Rolle habe ich zuerst die Datenebene aufgebaut und danach das Reporting darauf.
Zwei Masterabschlüsse (Salford, mit Auszeichnung; Bahcesehir University in der Türkei, GPA 3,67) und ein Engineering-Bachelor an der University of Benin in Nigeria. Acht Zertifizierungen von Google Cloud, Coursera, IBM und LinkedIn Learning. Zwei Jahre und neun Monate als Microsoft Learn Student Ambassador, mit universitätsübergreifenden Azure-Workshops und einem Community-Hackathon gemeinsam mit anderen Ambassadors und interessierten Lernenden.
Mein Schwerpunkt 2026: dbt, dimensionale Modellierung, CI/CD für Daten, schnellere Arbeit für Analysten und ML-Systeme, deren Vorhersagen sich erklären lassen.
Sprechen wir.
Wenn Sie in Analytics Engineering oder Data Engineering arbeiten und eine Frage zu dbt, Dagster oder Warehouse-Tests haben, können Sie mich kontaktieren.