Ich werde ETL-Datenpipelines und Data Warehouses mit Python, AWS, airflow erstellen

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arif

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85 Aufträge abgeschlossen

Produktingenieur mit AI-gestützter Geschwindigkeit

Mein Fokus ist einfach: maximale ROI bei null technischer Schuld. 👋 🔹 Den gesamten Prozess übernehmen: vom ersten Systemdesign bis zum Einsatz. 🔹 Mit Kunden zusammenarbeiten, Feedback sammeln und ...
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Über diesen Service

Hör auf, auf fragile Skripte zu vertrauen. Wenn du Daten in Analytics-Dashboards oder maßgeschneiderte KI-Modelle einspeist, brauchst du eine widerstandsfähige, selbstheilende Architektur.

Als Senior Engineer baue ich produktionsreife ETL/ELT-Pipelines, die Datenintegrität garantieren und ohne manuelles Eingreifen skalieren.


Was ich liefere:

  • Intelligente Orchestrierung: Apache Airflow für schwere Batch-Verarbeitung oder n8n für agile, ereignisgesteuerte Abläufe.
  • Medallion-Architektur: Roh-, Staging- und Produktionsschichten mit AWS S3 und PostgreSQL.
  • KI-fertige Pipelines: Datenaufteilung und Vektorisierung (PGVector) für sofortige LLM/RAG-Integration.
  • Serverlose Verarbeitung: AWS Lambda für kosteneffiziente, skalierbare Transformationen.
  • Überwachung: Automatisierte Fehlerwarnungen per Slack oder Discord.


Technologie-Stack: Python, SQL, AWS (S3/Lambda), Airflow, n8n, PostgreSQL, Supabase.


Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um deine spezifischen Datenquellen und Infrastrukturbedürfnisse zu besprechen!

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build etl data pipelines and data warehouses using python, AWS, airflow
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Zielplattform:

Snowflake

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Google BigQuery

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Amazon Redshift

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Tools und Plattformen:

Fivetran

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AWS Glue DataBrew

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