Geraldine C.
Lösungsingenieur
Erfahrungen
Mai 2025 - Bis heute
8 MonatenErding, Deutschland
Lösungsingenieur
Amadeus Data Processing GmbH
- Design und Implementierung von Integrations-Workflows zwischen lokalen Systemen und Cloud-Plattformen (Snowflake, AWS Redshift, Azure).
- Entwicklung von Daten-Mapping- und Transformationslogik zur Stammdatensynchronisation zwischen ERP- und Analysesystemen.
- Erstellung sicherer, konformer Integrationsarchitekturen gemäß Governance- und Audit-Standards.
- Automatisiertes Deployment und Monitoring von Integrations-Pipelines mit Python, SQL und CI/CD-Tools.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen für skalierbare Integrationslösungen zu überführen.
- Freiwilligenprojekt: ReDI School of Digital Integration (Technik-Support für bestehendes LAB-Framework)
Juli 2024 - Feb. 2025
8 MonatenPhilippinen
Senior Data- und Analytics-Business-Intelligence-Entwickler
IQ-EQ Global Investor Services
- Grundlegendes Verständnis von SAP-Integrationsmustern durch Arbeit mit Investran (funktional ähnlich zu SAP BW) und SAP CPI Middleware erworben – Vorbereitung auf schnelle Einarbeitung in BW/4HANA- und S/4HANA-Umgebungen.
- Entwurf von Datenmodellen, die mit ERP-zentrierter Analytik kompatibel sind, mit Architekturprinzipien übertragbar auf SAP Datasphere und S/4HANA Embedded Analytics.
- Analytics-Lösungen direkt für Vertriebsleistungsverfolgung, Preisstrategie und Kundensegmentierung in B2B- und B2C-Kanälen genutzt.
- Integration von Investran ERP mit Cloud-Analytics-Plattform zur Ermöglichung einheitlicher Ansichten von Kunden-, Vertrags- und Umsatzzahlen.
- Konzeption und Durchführung von Lade- und Transformationsprozessen für Finanz- und Betriebsdatensätze.
- Entwicklung von Integrationsskripten und Spezifikationen für ERP-zu-Cloud-Datenflüsse.
- Sicherstellung auditfähiger Dokumentation und Compliance für alle Integrations-Ergebnisse.
Dez. 2022 - Juli 2024
1 Jahr 8 MonatenPhilippinen
Senior Datenanalyst
Ernst and Young
- Zusammenarbeit mit IT-Controlling zur Abschätzung der Cloud-Infrastrukturkosten für die Migration der Analytics-Plattform (Snowflake + Power BI) und Optimierung der Ausgaben um 20 % durch Right-Sizing und Archivierungsstrategien.
- Priorisierung von Backlog-Einträgen basierend auf Business-Auswirkung versus Implementierungskosten während der Roadmap-Planung bei EY.
- Leitung von Design und Rollout einer skalierbaren Analytics-Grundlage (dbt + Snowflake), die in über 10 Märkten eingeführt wurde, Self-Service-Vertriebsreporting ermöglichte und spontane Anfragen um 70 % reduzierte.
- Förderung zielgerichteter Aktionen durch Verknüpfung von Kampagnenausspielungsdaten mit Kaufverhalten, Steigerung der Conversion-Effizienz und Verringerung von Streuverlusten im Werbebudget.
- Aufbereitung komplexer Customer-Journey-Daten zu präsentationsreifen Insights für Führungskräfte, was zu 20 % höherem Engagement führte und die globale Marketingstrategie beeinflusste.
- Bereitstellung von Dashboards für das Management zu Kampagnen-ROI und Customer Lifetime Value zur Unterstützung der Budgetallokation und Deal-Priorisierung.
- Verarbeitung semistrukturierter Customer-Journey-Daten aus Web-, E-Mail- und Social-Kanälen in einheitliche analytische Modelle und Definition von Conversion-Events – Grundlage für Attributionsmodellierung und Kohortenanalyse geschaffen.
- Verarbeitung semistrukturierter Web-/Social-Daten (JSON, Logs) in strukturierte analytische Modelle – Erfahrung direkt anwendbar auf unstrukturierte Datenerfassung im Azure Data Lake.
- Optimierung von Datenflüssen zur Eliminierung redundanter Verarbeitung und Speicherung, Steigerung der Systemeffizienz und Reduzierung von Rechenressourcenverschwendung – Prinzipien direkt übertragbar zur Minimierung physischen Abfalls in Lieferketten.
- Schlüsselrolle bei der Implementierung einer datengetriebenen Kultur durch Erstellung von Datenmodellen im Power BI Service zur Verknüpfung von mehr als 10 Customer Touchpoints über verschiedene Kanäle (E-Mail-Marketing-Performance, Social-Media-Kennzahlen, Web-Analytics etc.).
- Förderung von Post-Implementation-Reviews und Prozessoptimierungen zur Institutionalisierung von Best Practices.
- Fungierte als Brücke zwischen technischen und nicht-technischen Stakeholdern – Gewährleistung, dass Datenanforderungen in funktionsübergreifenden Teams verstanden, umgesetzt und validiert werden (vergleichbar mit Engineering, Supply Chain und Qualität in EPC).
- Durchführung von deskriptiver und diagnostischer Analytik zur Identifikation betrieblicher Engpässe und Umsatztreiber.
Feb. 2020 - Dez. 2022
2 Jahren 11 MonatenPhilippinen
Dateningenieur
Infor
- Leitung der End-to-End-Durchführung eines Cloud-Analytics-Integrationsprojekts (Infor Snowflake), einschließlich Scope-, Zeitplan- und Koordination externer Dienstleister.
- Hauptansprechpartner für Finance-, Sales- und IT-Stakeholder zur Abstimmung von KPI-Definitionen und Datenarchitektur – Reduzierung von Streitigkeiten über Kennzahlen um 90 %.
- Erstellung eines Predictive Models zur Identifikation von besonders wertvollen Kunden mit Abwanderungsrisiko – direkte Unterstützung von Retentionsstrategien und Absicherung der Umsätze in wettbewerbsintensiven Märkten.
- Verantwortung für den End-to-End-Datenprodukt-Lifecycle – von Anforderungserhebung mit Sales Ops bis Deployment und User Training für die CRM-Analytics-Pipeline.
- Entwurf einer zertifizierten semantischen Schicht in Power BI (nach Kimball-Methodik), die als Single Source of Truth für kommerzielle KPIs diente – direkt übertragbar auf semantische Modellierung in Tableau.
- Konzeption und Steuerung unternehmensgerechter Datenarchitekturen (logische/physische Modelle, Datenflüsse) auf Cloud Data Warehouses (Snowflake, AWS Redshift) unter Verwendung von Sternschema-Modellierung, wodurch skalierbare Analysen und Self-Service-Reporting ermöglicht wurden.
- Definition von Data-Ingestion-Regeln, Metadatenstandards und Lineage-Protokollen zur Sicherstellung von Compliance, Auditierbarkeit und Vertrauen in Kennzahlen – Basis für einen zentralen Data Lakehouse-Ansatz gelegt.
- Architektur sicherer, konformer Datenplattformen nach TOGAF-Prinzipien, Integration von On-Prem- und Cloud-Systemen zur Unterstützung des Master Data Managements (z. B. Finanzinstrumente) – direkt übertragbar auf SAP Datasphere-/S/4HANA-Integrationsszenarien.
- Analyse der Produkt- und Kundenprofitabilität zur Ableitung von Preis-, Retentions- und Cross-Selling-Strategien – Beitrag zu 10 % Umsatzwachstum.
- Arbeit mit Infor ERP (Finanz- und Sales-Module) zur Extraktion von Vertrags-, Kunden- und Umsatzzahlen – Ermöglichung CRM-gestützter Finanzberichterstattung.
- Entwurf von CRM-Snapshot-Pipelines zur Durchführung von Trend- und Kohortenanalysen – Basis für Bedarfsprognosen und Vorhersage von Kundenverhalten im Supply-Chain-Kontext.
- Entwicklung und Pflege von dbt-Modellen in Snowflake, Implementierung von Datentests, Dokumentation und Lineage-Tracking – Sicherstellung der Zuverlässigkeit kritischer Business-Kennzahlen.
- Verantwortung für Master Data Governance von Kunden- und Produkthierarchien, Sicherstellung von Konsistenz und Compliance zwischen ERP- und Analysesystemen – analog zum statischen Datenmanagement für Finanzinstrumente.
- Entwurf und Deployment einer cloudbasierten Data Lake (S3)- und Warehouse (Snowflake)-Architektur zur Integration von ERP- und E-Commerce-Systemen – Verbesserung der Datenqualität um 35 %.
- Durchführung von Root-Cause- und Trendanalysen auf Kunden- und Betriebsdaten zur Aufdeckung von Betrugsrisiken, Abbruchpunkten und Optimierungspotenzialen – direkte Verbesserung von Sicherheit und Conversion.
- Integration von ERP- und E-Commerce-Daten zum Aufbau einheitlicher Service-Ansichten, was Kundenteams eine um 35 % höhere Datenqualität ermöglichte.
- Reduzierung des operativen Aufwands um 50 % durch Prozessautomatisierung bei gleichzeitigem Anstieg der Datenqualität um 35 % – direkte Unterstützung von Geschäftserfolg und Service-Exzellenz.
Jan. 2019 - Jan. 2020
1 Jahr 1 MonatePhilippinen
Datenanalyst
Ecorenew Group
- Zusammenarbeit mit Logistik- und Supply-Chain-Teams zur Definition von Datenstandards für physische Asset-Attribute (Standort, Status, Auslastung) – direkt übertragbar auf Telematik und Asset-Performance-Reporting.
- Integration von E-Commerce-Plattformen (Amazon, Mazuma) in Analysesysteme – Sicherstellung einer genauen Erfassung von Verkäufen, Retouren und Produktperformance.
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Kundenservice- und Finanzteams zur Entwicklung datengetriebener Strategien, was zu einer 20 %igen Verbesserung der Effizienz in Entscheidungsprozessen führte.
- Mitentwicklung einer datengetriebenen Pricing-Engine zur Optimierung von Preisniveaus in verschiedenen Produktkategorien, Steigerung der Bruttoprofitabilität um 10 % – direkte Unterstützung der Ziele im Revenue Growth Management.
- Ermöglichung datenbasierter Strategien, die zu einer 15 %igen Steigerung der operativen Effizienz in verschiedenen Abteilungen beitrugen.
- Entwicklung zeitreihenbasierter Absatzprognosen anhand historischer Transaktionsdaten, Verbesserung der Genauigkeit um 25 % und Unterstützung von Bestands- und Logistikplanung.
- Definition der Datenanforderungen für das Mazuma Integrated eMarketplaces System, was zur erfolgreichen Rückerstattung von 97 Rücksendungen aus dem Amazon-UK-Warehouse in Höhe von £1.898 über einen Zeitraum von acht Monaten führte.
- Optimierung des Retourenmanagementprozesses zwischen dem Amazon-UK-Lager und den globalen Lagern der Ecorenew Group, Reduzierung der Bearbeitungszeit um 30 % durch Entwicklung der Returns Management System-Webanwendung.
Sprachen
Tagalog
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherDeutsch
GrundkenntnisseAusbildung
März 2025 - Aug. 2026
Technische Hochschule Deggendorf
M.Eng. Angewandte KI für digitales Produktionsmanagement · Angewandte KI für digitales Produktionsmanagement · Deggendorf, Deutschland
Feb. 2021 - Feb. 2025
Mapua University
M.Sc. Business Analytics · Business Analytics · Philippinen · 1,3
Juni 2010 - Apr. 2015
Polytechnic University of the Philippines
B.Sc. Industrieingenieurwesen · Industrieingenieurwesen · Philippinen · 1,9
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