आदित्य अग्रवाल

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• स्थान: पुणे, भारत
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सारांश

पिछले 10 वर्षों से जटिल डेटाबेस प्रणालियों के डिजाइन, कार्यान्वयन और अनुकूलन में विशेषज्ञता। बड़े पैमाने पर एंटरप्राइज समाधानों के लिए मजबूत, स्केलेबल और सुरक्षित डेटा आर्किटेक्चर बनाने का सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड है।

डेटा मॉडलिंग, प्रदर्शन ट्यूनिंग और डेटा गवर्नेंस में उन्नत कौशल के साथ, डेटा-संचालित रणनीतियों को व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखित करने पर केंद्रित।

कार्य अनुभव

वरिष्ठ डाटाबेस आर्किटेक्ट, टेकफिन सॉल्यूशंस -- पुणे, भारत

मार्च 2018 – वर्तमान

• वित्तीय सेवाओं के लिए उच्च-उपलब्धता डेटाबेस समाधानों का डिजाइन और कार्यान्वयन किया, जिससे सिस्टम अपटाइम में 99.99% की वृद्धि हुई।

• डेटाबेस प्रदर्शन को 30% तक बेहतर बनाने के लिए क्वेरी अनुकूलन और इंडेक्सिंग रणनीतियों का नेतृत्व किया।

• डेटा गवर्नेंस नीतियों और सुरक्षा प्रोटोकॉल को विकसित और लागू किया, जिससे डेटा उल्लंघन का जोखिम 25% कम हो गया।

• क्लाउड-आधारित डेटाबेस (AWS RDS, Azure SQL) पर माइग्रेशन परियोजनाओं का प्रबंधन किया, जिसके परिणामस्वरूप परिचालन लागत में 15% की कमी आई।

डाटाबेस आर्किटेक्ट, इन्फोटेक डेटाबेस -- पुणे, भारत

अगस्त 2013 – फरवरी 2018

• विभिन्न व्यावसायिक इकाइयों के लिए डेटाबेस स्कीमा और डेटा मॉडल का विकास किया, जिससे डेटा एकीकरण दक्षता में 20% सुधार हुआ।

• डेटाबेस माइग्रेशन और अपग्रेड परियोजनाओं में सक्रिय रूप से भाग लिया, यह सुनिश्चित करते हुए कि न्यूनतम डाउनटाइम हो।

• डेटाबेस प्रदर्शन की निगरानी और ट्यूनिंग के लिए प्रक्रियाओं को स्थापित किया, जिससे महत्वपूर्ण रिपोर्टों के लिए प्रतिक्रिया समय में 10% की कमी आई।

शिक्षा

पुणे विश्वविद्यालय, कंप्यूटर विज्ञान में मास्टर ऑफ कंप्यूटर एप्लीकेशन (MCA) -- पुणे, भारत

अगस्त 2011 – जुलाई 2013

पुणे विश्वविद्यालय, कंप्यूटर विज्ञान में बैचलर ऑफ कंप्यूटर एप्लीकेशन (BCA) -- पुणे, भारत

अगस्त 2008 – जुलाई 2011

कौशल

डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली: Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra, AWS DynamoDB, Azure Cosmos DB

डेटाबेस डिजाइन और मॉडलिंग: एंटिटी-रिलेशनशिप मॉडलिंग (ERM), डाइमेंशनल मॉडलिंग, डेटा नॉर्मलाइजेशन, स्कीमा डिजाइन, डेटा माइग्रेशन

क्लाउड प्लेटफॉर्म: Amazon Web Services (AWS RDS, Aurora, Redshift), Microsoft Azure (Azure SQL, Data Lake, Synapse Analytics)

प्रदर्शन ट्यूनिंग: क्वेरी ऑप्टिमाइजेशन, इंडेक्सिंग, पार्टीशनिंग, डेटाबेस मॉनिटरिंग और एनालिसिस

प्रोग्रामिंग और स्क्रिप्टिंग: SQL, PL/SQL, T-SQL, Python, Shell Scripting

डेटा गवर्नेंस और सुरक्षा: डेटा एन्क्रिप्शन, एक्सेस कंट्रोल, बैकअप और रिकवरी, डिजास्टर रिकवरी