# Panu Alaluusua **Data Engineer | Transitioning to AI Data Engineering | M.Sc. (Finance)** Oulu | panu.alaluusua@gmail.com | [linkedin.com/in/panu-alaluusua](https://www.linkedin.com/in/panu-alaluusua) | [panualaluusua.fi](https://panualaluusua.fi) --- ## **Profiili** **Data Engineer** (5 vuotta) vahvalla finanssialan data-alusta-osaamisella, siirtymässä **AI Data Engineering** -rooliin. Yhdistän teknisen osaamisen (Azure, Databricks) syvälliseen ymmärrykseen rahoitustoimialasta (M.Sc. Finance), mikä mahdollistaa kriittisten datatuotteiden rakentamisen liiketoiminnan ja regulaation vaatimuksiin. **Databricks Certified Generative AI Engineer** (2026), erikoistumassa RAG-sovelluksiin, Vector Search -teknologioihin ja LLM-pohjaisiin ratkaisuihin. Rakennan luotettavia datatuotteita – riskienhallinnan putkista likviditeetin ja taseen hallintaan – yhdistäen data-alusta-arkkitehtuurin (Data Mesh) tekoälyavusteisiin kehitysmenetelmiin. Toimintatapani perustuu tiiviiseen kumppanuuteen liiketoiminnan kanssa, datan laadun ja jäljitettävyyden varmistamiseen sekä alustojen kehittämiseen kohti domain-lähtöisiä (domain-oriented) arkkitehtuureja. --- ## **Tekninen ydinosaaminen** | Alue | Teknologiat & Konseptit | | :--- | :--- | | **AI & GenAI (Emerging)** | **RAG Applications**, **Vector Search**, **MLflow**, **Model Serving**, Unity Catalog, LLM Chains, **Agentic Workflows** | | **Data-alusta-arkkitehtuuri** | **Data Mesh**, **Azure Databricks**, **Apache Spark**, Delta Lake, ETL/ELT, PySpark, Python (Advanced), SQL | | **Finanssitoimiala** | **Työeläkevakuuttaminen**, **Riskienhallinnan data**, Sijoitustoiminta, Middle Office, Vastuuvelkalaskenta, Regulaatio (Solvency II, IFRS) | | **Cloud & DevOps** | **DataOps**, **Azure Data Factory**, **Terraform (IaC)**, Azure DevOps, CI/CD, Git | | **Laatu & Governance** | **Legacy-migraatiot**, Rinnakkaisajotestaus, Automaattinen täsmäytys, Data Governance, Audit Trail | --- ## **Työkokemus** ### **Solita** | Data Engineer *Maaliskuu 2021 – Nykyhetki | Oulu* Toimin datakehittäjänä suuren suomalaisen työeläkeyhtiön kriittisissä dataprojekteissa, vastaten teknisestä toteutuksesta. Rakennan ja modernisoin data-alustaa, joka palvelee sijoitustoimintaa, riskienhallintaa, aktuaarilaskentaa ja regulatorista raportointia. **Strateginen vaikuttavuus & Data-alustan kehitys:** * **Alusta-arkkitehtuurin modernisointi (Data Mesh):** * Johdin siirtymää legacy-monoliitista kohti **domain-lähtöistä** data-alustaa. * Mahdollistin taloushallinnon ja Middle Office -tiimeille **itsepalvelukyvykkyyden** (Self-Serve), vähentäen riippuvuuksia IT:stä. * Suunnittelin arkkitehtuurin **arkaluontoisen finanssidatan** eriyttämiseksi omiin domaineihinsa (data governance). * **Legacy-migraatiot & Laadunvarmistus:** * Johdin useita kriittisiä järjestelmäuudistuksia (esim. Riskidata, Vastuuvelkadata). * Toteutin **rinnakkaisajotestauksen (parallel run)** automaattisine täsmäytyksineen → todistin **100% yhteneväisyyden** ja saavutin liiketoiminnan luottamuksen tuotantoonvientiä varten. * Varmistin **datan eheyden ja jäljitettävyyden** (audit trail), mikä on kriittistä viranomaisraportoinnissa. **Keskeiset projektit:** * **Vastuuvelka- & Riskidataputket:** * Rakensin skaalautuvat dataputket, jotka laskevat ja aggregoivat dataa **vastuuvelka- ja vakavaraisuuslaskentaa** varten. * *Teknologia:* Databricks, PySpark, Azure Data Lake, Delta Lake. * **Finanssidatan aggregointijärjestelmä:** * Rakensin kriittisen aggregointimoottorin **monivaluuttaisille kassasaldoille** ja rahoitusinstrumenteille. * Toteutin **vikasietoiset mekanismit** (fallback), jotka varmistavat validin datan jatkojärjestelmille vaikka lähdeaineistoissa olisi viiveitä. * *Tulos:* Turvasin päivittäisten finanssioperaatioiden jatkuvuuden. * **Riskidataputki salkunhallinnalle:** * Kehitin dataputket, jotka noutavat **riskimittareita ja skenaariolaskelmia** riskienhallintajärjestelmistä Middle Officen ja salkunhoitajien käyttöön. * Optimoin järjestelmäarkkitehtuurin täyttämään johdonmukaisesti kriittisen **klo 10:00 SLA-takarajan** salkunhallinnan päätöksenteolle. * *Palautesykli:* Nopeat iteraatiosyklit suoraan Middle Officen palautteen perusteella. * **Sijoitusdatan integraatioalusta:** * Rakensin reaaliaikaisten **markkinadata-API:en** ja salkunhallintajärjestelmien integraatiot. * Mahdollistin ajantasaisen datan virtauksen sijoituspäätöksentekoa varten. * **EUDR-sääntelyintegraatio (EU Deforestation Regulation):** * Kehitin modulaarisen Python-sovelluksen metsäkatoasetuksen vaatimustenmukaisuuden hallintaan. * *Arkkitehtuuri:* Suunnittelin **erillisen, tietoturvallisen** ratkaisun Azure Web Apps -alustalle (Docker, Terraform), varmistaen tiukan eriytymisen auditoitavuutta varten. * *Automatisointi:* Korvasi manuaalisen prosessin automatisoidulla `GET → MODIFY → POST` -integraatiolla. **AI-avusteiset kehitysmenetelmät:** * Hyödynnän aktiivisesti **LLM-avusteista koodausta** (Cursor, Claude Code) tuottavuuden ja laadun parantamiseksi. * Sovellan **Spec-Driven Development** ja **Context Modeling** -työtapoja AI-avusteisessa kehityksessä. --- ### **Oulun yliopisto** | Tohtorikoulutettava & Tutkimusavustaja *Kesäkuu 2019 – Joulukuu 2020 | Oulu* Datatieteen ja edistyneen analytiikan tutkija keskittyen korkeakoulutuksen metriikoihin. * **Koneoppiminen & Analytiikka:** Koulutin XGBoost-ennustemalleja ja tein piirretekniikkaa (feature engineering) oppimisanalytiikkaa varten. * **Dataputket:** Hallinnoin datan siivousta, tutkivaa data-analyysia (EDA) ja visualisointityönkulkuja R:llä ja Pythonilla. * **Vaikuttavuus:** Tuotin räätälöityjä ad-hoc -analyyseja vakiomuotoisten BI-työkalujen ulkopuolelta päätöksenteon tueksi. --- ## **Koulutus** **Kauppatieteiden maisteri (Rahoitus)** | *Oulun yliopisto (2013 – 2020)* * **Pääaine:** Rahoitus | **Sivuaine:** Tilastotiede/Ekonometria * **Painopisteet:** Rahoituksen ekonometria, riskienhallinta, kvantitatiivinen analyysi, finanssimatematiikka. * **Relevanssi:** Syvä ymmärrys finanssi-instrumenteista, riskimalleista ja aikasarja-analyysistä. Puhun "aktuaaria" ja kommunikoin sujuvasti finanssiasiantuntijoiden ja datatieteilijöiden kanssa. Tilastotieteellinen pohja mahdollistaa datan laatuvaatimusten ymmärtämisen (jakaumien validointi, muutosten seuranta). --- ## **Sertifikaatit** * **Databricks Certified Generative AI Engineer Associate** (Helmikuu 2026) * *Osaaminen:* Generative AI Solutions, RAG Applications, Vector Search, Model Serving, MLflow, Unity Catalog, LLM Chains. * **Databricks Certified Data Engineer Associate** (Lokakuu 2022, vanhentunut 2024) --- ## **Projektit & Portfolio** * **Engineering Portfolio:** Yksityiskohtaisia case-esimerkkejä työstäni, GenAI-projekteista ja arkkitehtuureista. → [panualaluusua.fi](https://panualaluusua.fi/) --- ## **Kielet** * **Suomi:** Äidinkieli * **Englanti:** Sujuva (työskentely, dokumentaatio, sertifioinnit) --- ## **Harrasteet & Mielenkiinnon kohteet** * **Generative AI & RAG:** Rakennan vapaa-ajalla RAG-sovelluksia ja tutkin LLM-pohjaisia agentteja. * **Sijoittaminen:** Aktiivinen osakesijoittaja ja markkinoiden seuraaja – ymmärrän rahoitusmarkkinoita myös käytännön tasolla. * **Pyöräily:** E-cycling kilpailija ja harrastaja (näkyy passion projects -osiossa portfoliossa).