Nikhil Cherian

Data Engineer mit praktischer Erfahrung im Aufbau und Betrieb von End-to-End-Datenpipelines und Self-Service-BI-Plattformen (ARD Online, solute GmbH). Spezialisiert auf Data-Warehouse-Design, ETL-Architektur und Datenqualitätssicherung mit Python, PySpark, Databricks und SQL. BI-Plattform-Migrationen (icCube → Tableau/Power BI) geleitet, die Fachbereichen eigenständiges Arbeiten mit zuverlässigen, gut modellierten Daten ermöglichen.

Mit fließendem Deutsch (C1) und Englisch (Muttersprache) arbeitet effektiv an der Schnittstelle zwischen Technik und Fachbereich.

Data Engineer - solute GmbH

(2025-01)

• Mitwirkung am Cloud-Migrationsprojekt von Solute: Migration von On-Premise-Datenarchitekturen zur Google Cloud Platform (GCP) unter Einsatz von Databricks sowie Bereitstellung von Self-Service-BI mittels Tableau.
• Entwicklung skalierbarer ETL/ELT-Datenpipelines mit Python und PySpark zur effizienten Datenextraktion aus heterogenen Quellsystemen, Transformation und Speicherung in Cloud-Storages.
• Konzeption und Entwicklung robuster Databricks-Pipelines zur Übertragung von Hive-Data-Warehouse-Tabellen nach Google Cloud Storage (GCS) unter konsequenter Anwendung von testgetriebener Entwicklung (TDD) zur Sicherstellung der Datenqualität.
• Modernisierung der BI-Landschaft: Migration von Dashboards von icCube zu Tableau und Power BI unter Reduzierung der Ladezeiten um 20 % durch die Implementierung von Best-Practices; inklusive Durchführung von deutschsprachigen Schulungen für Fachteams.

Data Engineer - ARD Online / Südwestrundfunk

(2023-01 - 2024-12)

• Mitarbeit bei der Konzeption, Erstellung und Implementierung des Empfehlungssystems für die ARD Mediathek und die ARD Audiothek.
• Konzeption, Aufbau und Pflege robuster und effizienter Datenpipelines mit Jenkins und Airflow vom Postgres Data Lake zu den Dashboards.
• Verantwortlich für die kontinuierliche Bereitstellung von Funktionen unter Verwendung von Python Entwicklung und Pflege von Endpunkten für Mediathek und Audiothek.
• Lösung des kritischen Problems der Verbesserung der Antwortzeit von Anfragen um 75% und Verbesserung der Zugriffszeit um 50%.

Data Scientist - Genie Enterprise Inc.

(2021-03 - 2022-12)

• Arbeitete in einer gemischten Rolle im Software Engineering mit Java und Spring Boot im Backend sowie Angular im Frontend.
• Darüber hinaus habe ich auch mit SQL, Postgres, RESTful Services und Docker gearbeitet.
• Im Bereich Data Science habe ich Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und zur Bilderkennung mit Tensorflow, Pytorch und Python entwickelt.

Master Arbeit - Daimler AG

(2020-01 - 2020-07)

• Arbeitete an einem NLP-Problem Automatische grammatikalische Korrektur mittels Encoder-Decoder Seq2seq-Modell, was zu einer um 20 % besseren Bewertung der Übersetzung und Korrektur des Textes führte.

Werkstudent - Daimler AG

(2019-05 - 2019-12)

• Entwicklung einer Offline-Spracherkennungsanwendung zum Erkennen von Schlüsselwörtern Anwendung durch Deep-Learning.
• Migration der Deep-Learning-Modelle nach TensorFlow lite und und implementierte diese Modelle in Android/IOS, wobei sich die Implementierungsprozess um 50% reduziert.

Masters - Data Analytics - University of Hildesheim (2017-10 - 2020-05)

Bachelor's - Computer Science - Indian Institute of Information Technology (2013-04 - 2017-06)