Je vais construire une pipeline de données en Python avec tests et planification

Vos données arrivent sous forme de fichiers, d’APIs et d’exports qui ne concordent pas entre eux, et quelqu’un doit les assembler manuellement chaque mois.

Je construis à la place une pipeline : un processus répétable qui ingère vos sources, les normalise selon un seul schéma, et produit le résultat dont vous avez réellement besoin — selon un calendrier, sans que personne n’ait à le surveiller.

Voici comment je travaille :

Chaque ligne de source est prise en compte. Les lignes qui ne peuvent pas être mappées sont SIGNALÉES, jamais simplement ignorées. Vous recevez une reconciliation montrant les comptes avant et après.

Les cas d’échec sont traités en priorité : nouvelles tentatives en cas d’erreurs transitoires, et alerte si une source est indisponible plutôt qu’un rapport vide silencieux.

Les identifiants sont stockés dans des secrets d’environnement que vous contrôlez, jamais dans le code.

Des tests sont inclus pour que tout changement de format par un fournisseur soit détecté rapidement, plutôt que découvert trois semaines plus tard.

Je construis ces pipelines avec CI, vérification de type, déploiement automatisé et exécution planifiée en standard. Votre livraison comprend le code spécifique au projet, ses tests et sa documentation, selon la portée de votre package.

Contactez-moi avec vos sources et la forme souhaitée pour le résultat, et je vous dirai honnêtement si cela correspond à vos besoins avant de passer commande.