Selbständig · offen für neue Projekte

Alexander Weimer

Analytics Engineer in Berlin. Data Warehouses, Datenpipelines, Dashboards und Automatisierung mit KI-Agenten.

Data Warehouse Pipelines Dashboards KI-Agenten n8n
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Daten, mit denen Ihr Team arbeiten kann.

Ich bin Alexander Weimer und arbeite als selbständiger Analytics Engineer. Ich baue Data Warehouses, Datenpipelines und Dashboards. Wo es passt, schreiben KI-Agenten einen Teil des Codes mit. Was sie liefern, wird geprüft, bevor es live geht.

Arbeitsweise

Von Rohdaten zum Dashboard

So sieht eine typische Datenstrecke bei mir aus, ergänzt um Automatisierung mit n8n.

Quellen Transformieren Warehouse Dashboard KI-Agent schreibt mit Mensch prüft vor dem Merge dbt · Dagster Tests: bestanden NeuesTicket n8nWorkflow lokalesLLM pgvector Automatisierung mit n8n Ähnliche Fälle Quellen Transformieren KI-Agent Mensch prüft vor dem Merge Warehouse Dashboard dbt · Dagster Tests: bestanden NeuesTicket n8nWorkflow lokalesLLM pgvector Automatisierung mit n8n Ähnliche Fälle
Über mich

Profil

Alexander Weimer unterwegs, im Hintergrund eine alte Stadtmauer und das Meer
Alexander Weimer · 2026

Ich bin Analytics Engineer mit einem Hintergrund in Medieninformatik und Data Science. Seit 2021 entwickle ich Datenplattformen, Pipelines und Auswertungen, zunächst bei der Deutschen Bahn, später als DevSecOps Engineer und als Analytics Engineer für medizinische Software.

Mein Schwerpunkt liegt an der Schnittstelle zwischen Fachbereich und Technik. Bevor ich eine Datenstrecke baue, kläre ich mit den Anwendern, welche Frage eine Kennzahl beantworten soll. So entstehen Auswertungen, die im Alltag tatsächlich genutzt werden.

Code ist bei mir versioniert, getestet und wird über CI/CD ausgeliefert. KI-Agenten setze ich gezielt ein, mit klaren Vorgaben und menschlichem Review. In sensiblen Umgebungen arbeiten sie ausschließlich mit geprüften Metadaten, nie mit personenbezogenen Daten.

Data Warehouse Pipelines Dashboards KI-Agenten n8n-Workflows
Leistungen

Was ich anbiete

Von der Datenbank bis zum fertigen Bericht.

01

Data Warehouse & Pipelines

Ich plane und baue OLAP-Schichten und ETL/ELT-Strecken mit dbt, Dagster oder Airflow. Auf Wunsch läuft alles on-premise mit Open-Source-Werkzeugen. Das hält die Lizenzkosten niedrig.

02

BI & Dashboards

Dashboards und Berichte in Power BI oder Qlik Sense, bei Bedarf auch als eigene Webanwendung. Zeitreihen-Prognosen setze ich zum Beispiel mit AutoGluon um.

03

KI-Agenten & Automatisierung

Ich entwickle mit Claude Code und baue Workflows in n8n, auch mit lokal betriebenen Sprachmodellen. Für die Agenten schreibe ich Styleguides, Skills und wiederverwendbare Prompts.

04

Infrastruktur & DevOps

Ich kümmere mich auch um Deployment, CI/CD und Monitoring. Dafür nutze ich Docker, K3s und Ansible, auf Wunsch auf selbst gehosteten Servern.

Projekte

Ausgewählte Arbeiten

Aus meinen bisherigen Anstellungen, dazu zwei eigene Projekte.

01 Medizin-Software · 2026

Data Warehouse über OLTP-Datenbank

Die MSSQL-Datenbank der Anwendung ist auf den Tagesbetrieb ausgelegt. Für Auswertungen habe ich darüber ein On-Premise-Data-Warehouse als OLAP-Schicht aufgebaut, mit Dagster, dbt, Python und Postgres.

dbtDagsterPythonPostgresMSSQL
02 Medizin-Software · 2026

Webbasiertes Statistik-Tool

Ein medizinisches Statistik-Tool, das produktiv im Einsatz ist. Entwickelt habe ich es mit KI-Coding-Agenten in Claude Code.

ReactNode.jsPostgreSQLClaude Code
03 Entwicklung & Support · 2026

KI-gestützte Ticket-Bearbeitung

GitLab-Tickets setze ich mit Claude Code um, nach der Regel „ein Ticket, ein Branch, ein Merge Request“. Gemergt wird erst nach menschlichem Review. Support-Tickets ergänzt ein n8n-Workflow mit lokalem LLM und pgvector um ähnliche frühere Fälle.

Claude CodeGitLabn8npgvector
04 Mobilität · 2021–2025

Zeitreihen-Forecasting

Zeitreihen-Prognosen mit AutoGluon, dazu Dashboards in Qlik Sense und Power BI. Außerdem habe ich dort dbt, Git und CI/CD mit Unit-Tests eingeführt.

AutoGluonPower BIQlik Sensedbt
05 Eigenes Projekt

Command Vault

Eine Erweiterung für VS Code, mit der sich CLI-Befehle sammeln und verwalten lassen.

TypeScriptVS Code API
06 Eigenes Projekt

Boat24 ETL-Pipeline

Daten von Boat24 werden mit Scrapy gesammelt und in einer von Airflow gesteuerten Python-Pipeline verarbeitet. Die Auswertung zeigt ein Dashboard in Plotly Dash.

PythonScrapyAirflowPlotly Dash
Werdegang

Stationen

Seit 2021 arbeite ich mit Daten, angefangen bei der Deutschen Bahn.

06/2026 – 12/2026Berlin

COPRA System GmbH

Analytics Engineer
  • Data Warehouse und Statistik-Tool entwickelt, dazu einen Registerexport mit 85 Feldern
  • Für die Arbeit mit KI-Agenten einen Claude-Code-Styleguide, einen eigenen Fullstack-Skill und wiederverwendbare Prompts erstellt
  • Wissens-Bundles aus Schema-Metadaten aufgebaut; KI-Agenten sehen nur geprüfte Metadaten, keine Patientendaten
  • Statistikabfragen per PowerShell-Pipeline in Kundendatenbanken eingespielt, abgesichert durch SHA-256-Prüfsummen und Abgleich der Zeilenzahlen
01/2026 – 05/2026Berlin

The Yellow SiC Development

DevSecOps Engineer
  • Wiki.js, Operaton, Supabase und Elasticsearch selbst gehostet und betrieben
  • Labor- und Geschäftsprozesse mit Python und Operaton automatisiert
  • CI/CD-Pipelines eingerichtet und ein Monitoring-Dashboard gebaut (React, TypeScript, Supabase)
10/2021 – 12/2025Berlin

Deutsche Bahn

Data Engineer / Data Scientist (dual, dann Werkstudent)
  • dbt, Git und CI/CD mit Unit-Tests eingeführt
  • Dashboards in Qlik Sense und Power BI gebaut, Zeitreihen-Prognosen mit AutoGluon umgesetzt
  • Azure evaluiert, mit dem Ziel, Systeme zu vereinheitlichen und Lizenzkosten zu senken
Werkzeuge

Tech-Stack

Data

SQLMSSQLPostgresDuckDBMongoDBdbtDagsterAirflowPythonPandasSnowflake

KI & Agenten

Claude CodeSkills & Promptsn8nAutoGluonpgvector

BI

Power BIQlik SensePlotly Dash

Infrastruktur

DockerK3sAnsibleAzureIISLinuxPowerShellGitLabCI/CD
Kontakt

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