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Ich baue ETL-Datenpipelines mit AWS, Spark und Airflow auf
Der KI- und Datenarchitekt
Ich bin ein KI- & Datenarchitekt, spezialisiert auf End-to-End-Automatisierung und skalierbare Datensysteme. Ich schließe die Lücke zwischen KI-Innovation und technischer Umsetzung.
Meine Expertise:
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Über diesen Service
Skalierbare ETL-Datenpipelines für Cloud- und On-Premises-Systeme erstellen.
Hast du Schwierigkeiten mit unordentlichen Daten oder langsamen Workflows? Ich entwerfe und implementiere End-to-End-ETL- und ELT-Pipelines, die die Datenaufnahme, -transformation, -validierung und -ladung auf modernen Cloud-Plattformen automatisieren.
Mit Tools wie Spark, Python, SQL, Airflow, Snowflake, Databricks, AWS und GCP baue ich produktionsreife Datenpipelines, die Rohdaten in zuverlässige Analytics-Infrastruktur verwandeln.
Was ich anbiete:
- ETL- und ELT-Pipelines (Batch oder Streaming)
- API-, Datenbank- und Cloud-Speicherintegrationen
- Cloud-native Deployment: AWS Glue, Lambda, Redshift, Azure Data Factory, Synapse, Databricks, GCP Dataflow, BigQuery
- Big Data Tech Stack: Expertenimplementierung von Kafka, Hadoop und Hive.
- Orchestrierung & Automatisierung: Airflow oder Dagster.
Warum mich wählen?
- Sauberer, wartbarer Code mit klarer Dokumentation
- Starke Kommunikation und transparente Projektplanung
- Erfahrung im Umgang mit modernen Cloud- und Big Data-Stacks
Ich konzentriere mich darauf, Daten-Systeme zu bauen, die zuverlässig, kosteneffizient und leicht erweiterbar sind – nicht nur Daten zu verschieben.
Hinweis: Bitte schreibe mir vor der Bestellung, damit wir die Anforderungen abstimmen und dein Projekt richtig scopen können.
FAQ
Automatische Übersetzung
Mit welchen Cloud-Anbietern arbeitest du zusammen?
Ich bin versiert in allen großen Cloud-Ökosystemen, einschließlich AWS (Glue, Redshift, EMR, S3), Azure (Data Factory, Synapse, Databricks) und Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow). Ich kann auch On-Premise-Lösungen mit Open-Source-Tools wie Docker und Kubernetes entwickeln.
Wie stellst du sicher, dass die Daten genau und sauber sind?
Ich setze einen mehrschichtigen Ansatz für Datenqualität um. Das umfasst Schema-Validierung beim Ingest, automatisierte Unit-Tests für Transformationslogik und Überwachungsalarme, die uns sofort benachrichtigen, wenn Datenabweichungen oder Anomalien auftreten.
Wird die Pipeline im Cloud teuer im Betrieb?
Performance-Optimierung ist ein Kernbestandteil meines Services. Ich optimiere Spark-Jobs (Partitionierung, Caching, Shuffling) und wähle die passenden Compute-Instanzen, um deine Pipeline so kosteneffizient wie möglich zu machen. Ziel ist maximale Durchsatz bei minimalem Ressourcenverbrauch.
Können Sie Echtzeit-Datenstreaming verarbeiten?
Ja. Für Anforderungen an Subsekunden-Latenz nutze ich Apache Kafka oder AWS Kinesis in Kombination mit Spark Streaming oder Flink. Ich kann Systeme entwerfen, die Daten in dem Moment verarbeiten, in dem sie generiert werden – perfekt für Live-Dashboards oder IoT-Anwendungen.
Was brauchen Sie für den Anfang?
Ich brauche ein klares Verständnis deiner Datenquellen (APIs, Datenbanken, CSVs), des Ziels (Data Warehouse, Data Lake) und der Business-Logik für Transformationen. Wenn wir in der Cloud arbeiten, benötige ich auch temporären IAM-Zugang oder eine kollaborative Umgebung, um die Infrastruktur bereitzustellen.
Stellst du Dokumentation für die Architektur bereit?
Absolut. Jedes Projekt beinhaltet technische Dokumentation, die die Systemarchitektur, Datenlinie und Anweisungen zur Wartung oder Skalierung der Pipeline abdeckt. Bei Premium-Aufträgen liefere ich ein detailliertes Data Dictionary.
