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Je vais concevoir des pipelines de données etl avec AWS, spark, airflow
L’architecte IA et Data
Je suis un architecte IA & Data spécialisé dans l’automatisation de bout en bout et les systèmes de données évolutifs. Je comble le fossé entre innovation IA et réalité technique.
Mes compétences :
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À propos de ce service
Construisez des pipelines ETL évolutifs pour l’ingénierie des données, adaptés aux systèmes cloud et sur site.
Vous avez du mal avec des données désordonnées ou des workflows lents ? Je conçois et mets en œuvre des pipelines ETL et ELT de bout en bout qui automatisent l’ingestion, la transformation, la validation et le chargement des données sur les plateformes cloud modernes.
En utilisant des outils comme Spark, Python, SQL, Airflow, Snowflake, Databricks, AWS et GCP, je crée des pipelines de données prêts pour la production, transformant les données brutes en une infrastructure analytique fiable.
Ce que je propose :
- pipelines ETL et ELT (batch ou streaming)
- intégrations API, bases de données et stockage cloud
- déploiement natif dans le cloud : AWS Glue, Lambda, Redshift, Azure Data Factory, Synapse, Databricks, GCP Dataflow, BigQuery
- Stack technologique Big Data : mise en œuvre experte de Kafka, Hadoop et Hive
- orchestration et automatisation : Airflow ou Dagster
Pourquoi me choisir ?
- Code propre, facile à maintenir avec une documentation claire
- Bonne communication et définition transparente du projet
- Expérience avec les stacks cloud et big data modernes
Je me concentre sur la création de systèmes de données fiables, économiques et faciles à étendre — pas seulement déplacer des données.
Note : Merci de m’envoyer un message avant de passer commande afin que nous puissions définir ensemble les besoins et le périmètre de votre projet.
FAQ
Traduction automatique
Avec quels fournisseurs cloud travaillez-vous ?
Je maîtrise tous les principaux écosystèmes cloud, y compris AWS (Glue, Redshift, EMR, S3), Azure (Data Factory, Synapse, Databricks) et Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow). Je peux également créer des solutions sur site en utilisant des outils open-source comme Docker et Kubernetes.
Comment garantissez-vous que les données sont exactes et propres ?
Je mets en œuvre une approche multi-niveaux de la qualité des données. Cela inclut la validation de schéma à l’entrée, des tests unitaires automatisés pour la logique de transformation, et des alertes de surveillance qui nous notifient immédiatement en cas de dérive ou d’anomalies des données.
Le pipeline sera-t-il coûteux à faire fonctionner dans le cloud ?
L’optimisation des performances fait partie intégrante de mon service. J’optimise les jobs Spark (partitionnement, mise en cache, shuffling) et je choisis les bonnes instances de calcul pour que votre pipeline soit aussi rentable que possible. Je vise un débit maximal avec une consommation minimale de ressources.
Pouvez-vous gérer le streaming de données en temps réel ?
Oui. Pour des exigences de latence inférieure à une seconde, j’utilise Apache Kafka ou AWS Kinesis combinés avec Spark Streaming ou Flink. Je peux architecturer des systèmes qui traitent les données dès leur génération, idéal pour des tableaux de bord en direct ou des applications IoT.
De quoi avez-vous besoin pour commencer ?
J’aurai besoin d’une compréhension claire de vos sources de données (API, bases de données, CSV), de la destination (entrepôt, data lake), et de la logique métier pour les transformations. Si nous travaillons dans le cloud, j’aurai également besoin d’un accès IAM temporaire ou d’un environnement collaboratif pour déployer l’infrastructure.
Fournissez-vous une documentation pour l’architecture ?
Absolument. Chaque projet inclut une documentation technique couvrant l’architecture du système, la traçabilité des données, et des instructions pour maintenir ou faire évoluer le pipeline. Pour les commandes Premium, je fournis un dictionnaire de données détaillé.
