Ich werde Python ETL-Pipelines für dein Data Warehouse erstellen
Product Engineering Praktikant
Über diesen Service
Ich bin Informatik-Student mit praktischer Erfahrung im Aufbau von ETL-Pipelines und Data Engineering-Lösungen mit Python, SQL und Databricks. Durch echte Praktikumsarbeit habe ich Backend-Services und REST-APIs entwickelt, die große Datenmengen (über 120 Mio. Datensätze) verarbeiten, Databricks, Unity Catalog und Delta Tables in Produktionsabläufe integriert und Datenvalidierungs- sowie Bereinigungspipelines für Engineering-Teams umgesetzt.
Was ich anbiete:
Design & Entwicklung von ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load)
Verbindung zu Datenquellen (Datenbanken, APIs, Dateien)
Datenbereinigung, -formatierung und -validierung
Databricks- & Delta-Table-Workflows
API-Integration für automatisierte Datenflüsse
Sämtlicher Code ist sauber, dokumentiert und wiederverwendbar
Mein Fokus liegt auf zuverlässigen, gut strukturierten Pipelines, die leicht zu warten sind, nicht nur auf schnellen Skripten.
Ich kommuniziere klar während des gesamten Projekts und liefere pünktlich ab.
Expertise:
API-Integration
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Big Data
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Datenmanipulation
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etl
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SQL
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NoSQL
Technologie:
Apache-Funken
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Java
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Python
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R
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SQL
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Databricks
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Arbeitest du mit anderen Data Warehouses außer Databricks?
Databricks ist meine Hauptkompetenz. Für andere Plattformen schreibe mir zuerst, damit ich die Kompatibilität prüfen kann. Aber ich kann auch damit arbeiten, sobald ich mich eingearbeitet habe.
Bekomme ich den Quellcode?
Ja, inklusive im Premium-Paket (oder als Add-on).
Kannst du mehrere Datenquellen integrieren?
Ja — Standard- und Premium-Pakete unterstützen mehrere Quellen.
Welche Informationen benötigen Sie, um zu beginnen?
Deine Datenquelle(n), Ziel-Output/Warehouse und jegliche spezifische Transformationslogik.
