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Je vais concevoir des solutions d'ingénierie des données, pipelines ETL, big data et lakehouse évolutifs
Ingénieur de données
Ingénieur en données et ingénieur Python avec plus de 5 ans d’expérience dans la construction de systèmes ETL/ELT évolutifs, streaming, analytique et backend. Spécialisé en AWS, Azure, Snowflake, Data...
À propos de ce service
Vous avez besoin d’un ingénieur de données senior pour des pipelines ETL/ELT évolutifs, le traitement de Big Data, l’entreposage de données ou des architectures Lakehouse ?
Je suis Muhammad Ahmed, ingénieur de données avec plus de 4 ans d’expérience dans la création de plateformes de données pour entreprises sur AWS, Azure, GCP et Snowflake.
Services que je propose :
- Développement de pipelines ETL / ELT
- Traitement par lots et en flux
- Architecture d’entreposage de données et Lakehouse
- Lacs de données et architecture Medallion
- Traitement Big Data avec PySpark et Spark SQL
- Orchestration de workflows avec Apache Airflow
- Pipelines Kafka et Spark Streaming
- Transformations et modélisation avec DBT
- Plateformes cloud de données et analytique
- Modélisation OLAP / OLTP
- Conception de schémas en étoile et en flocon de neige
Technologies :
Azure Databricks, Snowflake, GCP BigQuery, Amazon Redshift, Apache Spark, PySpark, Kafka, Airflow, DBT, Snowflake SQL, SparkDF, PostgreSQL, AWS, Docker, Python, SQL.
Je conçois des solutions d'ingénierie des données évolutives, fiables et natives du cloud pour l’analyse, le reporting, l’automatisation et le traitement en temps réel. Et je fournis des données prêtes pour l’IA/ML et l’analytique.
Ingénierie des données, ETL, ELT, Big Data, PySpark, Airflow, Kafka, Snowflake, Databricks, entreposage de données, Redshift, BigQuery.
Plateforme de stockage:
Snowflake
•
BigQuery
•
Databricks
Type de projet:
New Build
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quelles plateformes cloud prenez-vous en charge ?
Je travaille avec AWS, Azure, GCP, Snowflake, Databricks, Amazon Redshift et BigQuery.
Concevez-vous des pipelines batch et en flux ?
Oui. Je développe des pipelines batch avec Apache Spark et des solutions en flux avec Kafka et Spark Streaming.
Pouvez-vous concevoir des architectures d’entreposage de données et Lakehouse ?
Oui. Je conçois des lacs de données, entrepôts de données et systèmes Lakehouse évolutifs en utilisant l’architecture Medallion et des plateformes cloud modernes.
Quels outils d’orchestration utilisez-vous ?
Apache Airflow, tâches Snowflake / jobs planifiés, et solutions de planification natives du cloud.
Réalisez-vous la modélisation de données ?
Oui. Je travaille avec schéma en étoile, schéma en flocon de neige, dimensions, tables de faits, modélisation OLAP et OLTP.
Quelles technologies utilisez-vous pour le traitement des données ?
PySpark, Spark SQL, DBT, Snowflake SQL, SparkDF, Python, SQL, Kafka, et outils de traitement natifs du cloud.
Pouvez-vous optimiser les pipelines existants ?
Oui. Je peux améliorer la performance, la scalabilité, l’optimisation des coûts et la fiabilité des systèmes d’ingénierie des données existants.
