Je vais construire votre pipeline de données avec airflow et spark
Ingénieur logiciel
À propos de ce service
Construisez des pipelines de données fiables, évolutifs et prêts pour le cloud.
Vous avez du mal à déplacer ou transformer vos données efficacement ? Je me spécialise dans la création de pipelines de données de bout en bout qui automatisent l’ingestion, la transformation, la validation et le chargement dans des environnements cloud et locaux.
Avec plus de 2,5 ans d’expérience et des outils comme Spark, SQL, Python, Databricks, Snowflake, AWS et GCP, je vous aide à transformer des données brutes désordonnées en insights prêts pour la production.
Ce que je propose :
- pipelines ETL et ELT (batch et streaming)
- Intégration avec des API, du stockage cloud et des bases de données
- Déploiement natif dans le cloud : AWS Glue, Lambda, Azure ADF, Databricks, GCP Dataflow
- Architecture en temps réel utilisant Kafka, Pub/Sub ou Event Hubs
- Nettoyage des données, vérifications de qualité, journalisation des audits
Note : Contactez-moi avant de commander pour que je puisse bien définir votre projet !
FAQ
Traduction automatique
Combien de temps dure un projet de pipeline de données ?
Pipeline unique : 5 jours. Entrepôt multi-source avec orchestration : 14 jours. Stack de données d'entreprise avec streaming, CDC et dbt : 25 jours. La complexité (nombre de sources, volume de données, exigences de qualité) influence considérablement le délai.
Construisez-vous des pipelines de données en temps réel ?
Oui. Je mets en place des pipelines proches du temps réel (latence de 5 à 15 minutes) avec Kafka et chargement en micro-batch, ainsi que du streaming en temps réel avec Kafka + Spark Structured Streaming ou KSQL. Je vous aiderai à déterminer si le temps réel est réellement nécessaire.
Pouvez-vous documenter mes pipelines de données existants ?
Oui. Je passe en revue, documente et améliore le code des pipelines existants.

