Parts-Overview-Tool
Ein internes Datenprodukt auf Snowflake und Streamlit. Ich verantworte sowohl die Datenpipelines als auch die Anwendungsebene.
Softwareentwickler bei Siemens Energy
Hallo! Ich binAkshat Safya
Von Berlin aus entwickle ich interne Datenprodukte auf Basis von Snowflake und Streamlit für das Produktmanagement gasisolierter Schaltanlagen – von SAP- und PLM-Rohdaten bis zu den Pipelines, Dashboards und Anwendungen, mit denen Teams täglich arbeiten. Mein Hintergrund umfasst Datenanalyse, Machine Learning und Elektronik, und ich arbeite KI-nativ: Mit modernen KI-Werkzeugen mache ich aus Ideen schnell funktionierende Produkte.
Woran ich gerade arbeite
Aktuelle Themen im Produktmanagement für gasisolierte Schaltanlagen.
Lieferantenperformance-Dashboard
Snowflake-Views auf SAP-MM-Einkaufsdaten zur Messung von Liefer-KPIs wie Liefertreue und Wunschtermintreue.
PLM-Datenintegration
Konzeption der Extraktion von Oracle-Agile-PLM-Daten nach Snowflake für das Produktmanagement.
Kenntnisse
Wähle eine Kenntnis und sieh, wo ich sie überall eingesetzt habe.
Datenplattformen
Hier verbringe ich die meisten Tage.
KI
Von der Idee zum fertigen Produkt – beschleunigt durch KI.
Sprachen
Python zuerst.
C
Apps und BI
Aus Daten wird etwas, das Menschen nutzen.
Werkzeuge
Das tägliche Handwerkszeug.
MS Office
Berufserfahrung
Softwareentwickler
09/2026 – heuteSiemens Energy · Produktmanagement, gasisolierte Schaltanlagen · Berlin, Deutschland
- Entwicklung von Datenprodukten und Pipelines mit Snowflake, Snowpark und Streamlit.
Werkstudent – Account Management Europa
11/2024 – 08/2026Siemens Energy · Erlangen, Deutschland
- Konzeption und Pflege von Finanz-Dashboards zur Entscheidungsunterstützung der Key Account Manager.
- Unterstützung bei Datenqualität, Systemoptimierung und Prozessverbesserungen in Salesforce.
- Mitarbeit an Business-Development-Initiativen durch Analyse von Markttrends.
Praktikant Data Analytics
11/2022 – 11/2023QRS Magnovit AG · Liechtenstein (remote)
- Analyse und Verwaltung von Datensätzen mit SQL und Python unter Einhaltung von Datenintegrität und HIPAA.
- Entwicklung von Terminplanungsalgorithmen in R, die den täglichen Patientendurchsatz um 20 % steigerten.
- Aufbau von Power-BI-Dashboards, die zu 15 % mehr Umsatz beitrugen.
Praktikant Data Science
07/2022 – 10/2022Omdena · Delhi (remote)
- Entwicklung eines Machine-Learning-Kreditscoring-Modells für über 5.000 Kleinbauern.
- Feature Engineering mit SQL und Pandas zur Verbesserung der Vorhersagezuverlässigkeit.
Projekte
Sales-Performance-Dashboard
Interaktives Power-BI-Dashboard zu Monatsumsätzen, regionaler Performance und Produktprofitabilität, mit DAX-Kennzahlen für Vorjahresvergleiche und kumulierte Werte.
Machine-Learning-Gesundheitsanalyse
Arduino-UNO-Sensorik liefert Gesundheitsparameter in Echtzeit an ein logistisches Regressionsmodell mit 80 % Genauigkeit.
Aktienmarkt-Prognosemodell
Regressionsbasierte Prognosen auf historischen Marktdaten, mit Feature Engineering und PCA zur Dimensionsreduktion.
Diese Website
Von Grund auf neu mit Astro gebaut, mit EN/DE-Umschaltung, scrollgesteuerten Effekten und einem Live-Skill-Explorer – von der ersten Codezeile an KI-nativ entwickelt.