Ich erstelle automatisierte ETL-Pipelines und Datenintegration in Python

Suchst du eine zuverlässige, produktionsreife ETL-Pipeline zur Integration, Bereinigung und Automatisierung deiner Daten-Workflows? Dann bist du hier richtig!

Ich spezialisiere mich darauf, maßgeschneiderte, leistungsstarke Data-Engineering-Pipelines mit Python, SQL und modernen Tools zu bauen. Ob du ein einfaches Script oder eine komplexe Multi-Source-Pipeline benötigst — ich liefere sauberen, wartbaren und gut getesteten Code.

Was ich anbiete:

Multi-Source Ingestion: Daten aus REST-APIs, SQL (PostgreSQL, MySQL), NoSQL (MongoDB), CSV, JSON oder Web Scraping extrahieren.

Datenumwandlung & Validierung: Rohdaten bereinigen, Qualitätsprüfungen erzwingen, fehlerhafte Records isolieren und benutzerdefinierte Business-Logik anwenden.

Intelligentes inkrementelles Laden: Idempotente Loads und watermark-basierte Loads in deine Zieldatenbanken implementieren.

Workflow-Orchestrierung: Pipelines automatisch planen und Laufzeiten mit Apache Airflow DAGs überwachen.

Containerisierung: Deine Pipeline mit Docker & Docker Compose paketieren für eine problemlose Ausführung überall.

Robuste Fehlerbehandlung: Eingebaute Retries, Fallbacks und detaillierte Pipeline-Logging.

Warum mit mir arbeiten?

Modularer, sauberer und optimierter Python-Code (OO-gestützt).

Tiefer Fokus auf Datengenauigkeit und Fehlertoleranz.

Klare Kommunikation und schnelle Lieferung