Ich baue AWS-Datenpipelines und ETL mit Python, Airflow und dbt
Lead Data und AI Engineer, AWS Pipelines, LLM und RAG Apps
Über diesen Service
Datenpipelines sind einfach zu erstellen, aber schwer am Laufen zu halten. Ich baue die Art, die Schemaänderungen, späte Dateien und Montagmorgen überlebt.
Ich bin Lead Data and AI Engineer mit über 9 Jahren Erfahrung. Ich habe Datenplattformen bei Amazon, Delivery Hero, Goldman Sachs und Orion aufgebaut und halte 13 Cloud-Zertifizierungen, darunter AWS Data Engineer Associate und AWS Solutions Architect.
WAS ICH FÜR DICH BAUE
Ingestion aus APIs, Datenbanken, S3, SaaS-Tools und Event-Streams
Orchestrierung in Airflow, Dagster oder AWS Step Functions
Transformationen als dbt-Modelle mit Tests und Dokumentation
Inkrementelle Loads, Backfills und Reruns, die sicher wiederholt werden können
Datenqualitätsprüfungen und Alerts, damit Fehler dich erreichen und nicht deine Kunden
Infrastruktur als Code in Terraform, mit CI/CD
STACK
Python, SQL, Airflow, dbt, AWS Glue, Spark, Kafka, Snowflake, Redshift, BigQuery, Terraform
WAS DU BEKOMMST
Dokumentierten Code in deinem eigenen Repository, ein Runbook und einen Übergabegespräch.
Gib mir deine Quellen, dein Volumen und wie frisch die Daten sein müssen, und ich sage dir ehrlich, was dazu gehört.

