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Ich debuge und behebe deine python, sql oder pyspark datenpipeline
Senior Data Engineer und AI Produkt Engineer
Senior Data Engineer, der Produktionsdatenplattformen, ETL-Pipelines und AI-Produkte in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Bauwesen und Startups aufbaut. Ich habe an der Datenumwandlung für die UBS...
Über diesen Service
Pipeline kaputt, langsam oder liefert falsche Zahlen? Schick sie mir und hol sie dir wieder in den Griff, inklusive Erklärung der Ursache auf einfachem Deutsch, damit es nicht nochmal passiert.
Ich bin ein Senior Data Engineer, der Produktionsdaten-Systeme im Bankwesen (inklusive Arbeit an der UBSCredit Suisse Integration), im Bauwesen und bei Startups aufgebaut und repariert hat.
WAS ICH REPARIERE
Fehlerhafte Python- oder PySpark-Jobs
Falsche, langsame oder timeoutende SQL-Abfragen
Defekte Airflow DAGs und Scheduling-Probleme
Fehler bei Databricks-Jobs und Notebooks
API-Ingestion-Fehler
Stille Datenqualitätsprobleme (Duplikate, Nullwerte, Drift)
JEDES LIEFERUNG ENTHÄLT
<p Funktionierenden, getesteten CodeKurze Zusammenfassung: Was kaputt war, warum und wie man es in Zukunft vermeidet
Ehrlichen Rat, falls das eigentliche Problem größer ist als die Lösung
WIE ES FUNKTIONIERT
Schick mir eine Nachricht mit dem fehlerhaften Code, der Fehlermeldung oder falschen Ausgabe und Beispiel-Daten (anonymisiert ist okay)
Ich bestätige den Umfang und die Tier-Stufe, bevor du bestellst
Du bekommst die Lösung, die Erklärung und mindestens eine Überarbeitungsrunde
Nicht sicher, welches Paket passt? Schreib mir zuerst, ich schätze den Umfang ehrlich ein und empfehle die günstigste Lösung, die das Problem löst.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was muss ich Ihnen schicken?
Der fehlerhafte Code oder die Abfrage, die genaue Fehlermeldung oder eine Beschreibung des falschen Outputs, und Beispiel-Daten, wenn möglich. Anonymisierte oder Dummy-Daten sind völlig in Ordnung — ich benötige niemals Produktionszugangsdaten.
Was, wenn sich herausstellt, dass das Problem größer ist als ein Fehler?
Ich sage dir gleich, bevor ich über den Rahmen hinaus abrechenbare Arbeit mache. Du bekommst eine klare Erklärung, was ich gefunden habe, und ein faires Angebot für die größere Reparatur — keine Überraschungskosten.
Kannst du direkt in meiner Umgebung arbeiten?
Für die meisten Reparaturen ist kein Zugriff nötig — ich arbeite mit deinem Code und Beispiel-Daten. Wenn das Problem nur in deiner Umgebung (z.B. Databricks oder ADF) reproduzierbar ist, können wir eine Bildschirm-Share-Session oder eine eingeschränkte Zugriffsmöglichkeit vereinbaren. Schreib mir dazu.
Bieten Sie nach der Behebung fortlaufenden Support an?
Die Lieferung beinhaltet auch Präventions-Tipps. Wenn du laufende Wartung oder Überwachung möchtest, schreib mir und wir machen eine individuelle Vereinbarung.
Welche Technologien deckst du ab?
Python, SQL, PySpark, Airflow, Databricks, Azure Data Factory, PostgreSQL, SQL Server und Delta Lake. Falls dein Stack nicht aufgelistet ist, schreib mir — es könnte trotzdem dabei sein.
