Jarmo Kruse

Data & Process Specialist · Energiewirtschaft · Python · ETL

Über mich

Ich komme aus der Wirtschaftsprüfung — sieben Jahre bei PwC in Luxembourg und Hannover, davon die letzten Jahre an der Schnittstelle zwischen Audit und IT. Dort habe ich gelernt, wie Daten in Unternehmen wirklich aussehen: fragmentiert, historisch gewachsen, und selten so sauber wie die Systeme versprechen.

Heute arbeite ich bei einem Energieversorger in Hannover. Mein Fokus: die Rekonciliation von technischen Asset-Daten mit der Anlagenbuchhaltung — über Fernwärme, Strom und Gas hinweg. Das klingt trocken, ist aber eines der drängendsten Datenprobleme der deutschen Energiewirtschaft.

Mein Werkzeugkasten: Python für ETL-Strecken und Datenaufbereitung, SQL für alles was in Datenbanken lebt, Power BI für Visualisierung, und FastAPI für Schnittstellen. Ich denke in Datenmodellen, nicht in Tools.

Skills & Expertise

Datenmodellierung

Strukturierte Modelle für Energieversorger — technische Assets und Anlagenbuchhaltung zusammenführen

Python & ETL

Pandas, Pydantic, FastAPI, pytest — produktive Pipelines, nicht nur Tutorials

Business Intelligence

Power BI, DAX, SAP Datasphere — KPI-Reporting und CSRD-Analyse

Energiewirtschaft

Fernwärme, Strom, Gas — regulatorische Anforderungen und Oracle-Migration

Wirtschaftsprüfung

7 Jahre IFRS, Konsolidierung, Konzernabschlüsse — ich verstehe die Finanzseite

Docker & Deployment

Containerisierung, CI/CD Grundlagen, API-Design und Dokumentation

Beruflicher Werdegang

Seit Juni 2025

Process & Data Accounting Specialist

Energieversorger, Hannover — Datenrekonciliation, KI-Anwendungen, Python

2021 – 2025

Manager Assurance Digital

PwC Deutschland, Hannover — CO₂-Dashboard, ETL-Pipelines, Power BI, SAP

2020 – 2021

Sabbatical

Python, Data Science, SQL & Data Engineering — Autodidakt

2013 – 2020

Audit Associate bis Manager

PwC Luxembourg — IFRS, Konsolidierung, Teams bis 5 Personen

Projekt: Hannover Energy Dashboard

Öffentliche Strommarktdaten der Bundesnetzagentur (SMARD.de), aufbereitet über eine Python-ETL-Pipeline und bereitgestellt als REST-API mit interaktivem Dashboard.

Tech-Stack: Python, pandas, Pydantic, FastAPI, SQLite, Docker, Chart.js. → Repo auf GitHub

Interesse an Zusammenarbeit oder fachlichem Austausch?

E-Mail GitHub LinkedIn