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Je serai votre ingénieur de données databricks pour ETL avec pyspark et Unity catalog
Expert certifié Databricks Multicloud en solutions AWS, GCP, Azure
Bonjour ! Je suis Arjun, ingénieur certifié en Databricks et multi-cloud avec plus de 8 ans d’expérience sur Azure, AWS et GCP. J’aide les équipes à transformer des données brutes en insights en temps...
À propos de ce service
Ingénieur en données certifié Databricks et Spark avec plus de 8 ans d’expérience dans la fourniture de solutions de données performantes et natives dans le cloud sur Azure, AWS et GCP. Je me spécialise dans la création de pipelines ETL sécurisés, évolutifs et optimisés en coût en utilisant Databricks, Apache Spark, Unity Catalog et Workflows pour transformer des données complexes en insights métier fiables.
Services que je propose :
- Configuration et mise en place de l’espace de travail Databricks
- Conception du Unity Catalog et contrôle d’accès sécurisé
- Développement ETL/ELT avec PySpark et Delta Lake
- Delta Live Tables (DLT) et pipelines Auto Loader
- Intégration avec API, stockage cloud et bases de données
- Optimisation des performances, tests
Histoires de réussite :
- Traitement de plus de 10 millions d’enregistrements par jour avec des pipelines en temps réel
- Réduction des coûts ETL de 90 % pour un client du secteur financier
- Réduction du temps de traitement de 6 heures à 20 minutes
- Mise en place du Unity Catalog pour un accès sécurisé multi-équipe
Ce que vous obtiendrez :
- Code ETL propre et prêt pour la production
- Mise en place sécurisée du Unity Catalog
- Documentation claire et diagrammes d’architecture
- Optimisation des coûts et des performances
Pourquoi me choisir :
- Plus de 8 ans d’expérience pratique en ingénierie des données
- Expert certifié Databricks
- Conçu pour AWS, Azure et GCP
- Livraison rapide, claire et fiable
️N’hésitez pas à me contacter avant de passer commande.
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Comment gérez-vous les données à grande échelle ?
Je conçois des pipelines en utilisant des outils évolutifs comme Apache Spark, Delta Lake et Databricks Workflows, garantissant un traitement efficace de millions d’enregistrements chaque jour. J’optimise également le partitionnement, la mise en cache et l’allocation des ressources pour améliorer la performance et réduire les coûts.
Vos solutions peuvent-elles évoluer avec la croissance de mes données ?
Oui — mes pipelines ETL sont conçus pour évoluer sans problème à mesure que le volume de vos données augmente. Que vous travailliez avec des données en batch ou en streaming, je m’assure que l’architecture supporte la scalabilité horizontale et la performance sous de lourdes charges.
Pouvez-vous construire et optimiser les workflows Databricks existants ?
Absolument. Je peux refactoriser, déboguer et faire évoluer vos notebooks ou workflows actuels.
Quelles technologies utilisez-vous ?
PySpark, SQL, Delta Lake, Auto Loader, Unity Catalog, DLT, Airflow, et plus encore.
