Rudra Patel

Rudra Patel

Ahmedabad, Inde

Rudra Patel

Data Engineer | Pipelines ETL de la blockchain | BigQuer
Catégorie : Crypto et Blockchain
Je suis ingénieur Data avec une expérience pratique dans la construction de pipelines ETL blockchain à haut débit et d’infrastructures de web scraping à grande échelle. Je travaille actuellement à temps plein en tant qu’ingénieur de données junior chez MV. Tech, je traite 10M+ enregistrements quotidiens on-chain et off-chain sur les réseaux Ethereum, Bitcoin, IMX et zkEVM — transformant les données blockchain brutes en ensembles de données BigQuery prêts pour l’analyse.

Je me spécialise dans :
- Ingénierie des pipelines ETL/ELT — conception, automatisation et surveillance de bout en bout
- Analyse de données blockchain — données on-chain et off-chain à travers des écosystèmes multi-chaînes
- SQL & BigQuery Optimization — réduction de 40 % de la latence de requête, réglage de partitions et clusters
- Extraction de toile à grande échelle — Selenium, BeautifulSoup, rotation proxy, limitation de vitesse
- Développement full-stack — Laravel (PHP), Next.js, API REST, MySQL, MongoDB

Au-delà de l’ingénierie des données, j’apporte une solide expérience en full-stack dans la construction de plateformes d’entreprise chez KudosIntech, incluant un portail de gestion d’événements gérant des milliers d’utilisateurs simultanés avec des temps de réponse API de <200 ms.

Horaires de travail

  • Lundi:08h00 à 23h45
  • Mardi:08h00 à 23h45
  • Mercredi:08h00 à 23h45
  • Jeudi:08h00 à 23h45
  • Vendredi:08h00 à 23h45
  • Samedi:Non disponible
  • Dimanche:Non disponible
• Conception de pipelines ETL de bout en bout absorbant et transformant des données issues des API blockchain et des sources web en ensembles de données BigQuery prêts pour l’analyse.
• Traitait 10M+ enregistrements quotidiens on-chain et off-chain sur les réseaux Ethereum, Bitcoin, IMX et zkEVM, normalisant et enrichissant les données brutes pour l’analyse et les cas d’utilisation métier.
• Optimiser les requêtes SQL et les modèles de données BigQuery, réduisant la latence analytique des requêtes de ~40 % et diminuant les coûts de traitement cloud grâce à l’optimisation des partitions et des clusters.
• Automatisation des flux de travail de surveillance qui réduisent l’intervention manuelle des pipelines de 60 %, améliorant la fiabilité globale et la disponibilité des systèmes de données de production.
• Collaboration avec des analystes pour fournir des tableaux de bord de reporting basés sur les données utilisés pour la prise de décision critique pour l’entreprise.
• Création et maintien d’API backend RESTful utilisant Laravel pour des applications d’entreprise évolutives.
• API intégrées Freshdesk et Harvest pour automatiser les flux de facturation et de rapports, éliminant ainsi ~5 heures/semaine de travail manuel.
• Développement d’interfaces Next.js frontend haute performance et conception de schémas relationnels/NoSQL (MySQL, MongoDB), assurant la cohérence des données et une performance optimale des requêtes à grande échelle.
• Développement d’API backend et de composants frontend adaptatifs pour une plateforme d’événements en temps réel et à fort trafic desservant des milliers de personnes
• Optimisation des modèles de bases de données relationnelles et réalisation de débogages systématiques pour améliorer l’évolutivité et la stabilité du système.
  • Certificat professionnel Google Advanced Data Analytics
    Certificat professionnel Google Advanced Data Analytics 24/02/2026
    https://coursera.org/share/6f85b93cf9939ba8c312b55fb67aa9e2
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