Je vais créer des pipelines de données modernes avec databricks, AWS et spark

Services d'ingénierie des données :

• Développement de pipelines ETL/ELT de bout en bout (SQL, PySpark, Apache Airflow, dbt, etc.)
• Conception de data lake et d'entrepôts de données (Databricks, Snowflake, Redshift, BigQuery)
• Architecture Delta Lake (couches Bronze, Silver, Gold)
• Pipeline batch et streaming (Kafka, Spark Structured Streaming)

Plateformes et outils cloud :

• AWS | Azure | GCP
• Databricks | Snowflake | S3 | Lambda | Glue | EMR
• Terraform & CI/CD pour DataOps

Qualité et gouvernance des données :

• Unity Catalog, contrôle d'accès basé sur les rôles, sécurité au niveau des lignes et des colonnes
• Journalisation des audits, observabilité des données et traçabilité

Architecture de données multi-locataires :

• Meilleures pratiques pour l'espace de travail et le contrôle d'accès
• Ségrégation de la structure S3 et du catalogue au niveau des locataires

Intégration analytique et BI :

• Modélisation de données propre pour Power BI, Tableau ou Looker
• Construction de couches de métriques et de jeux de données pour le reporting

Pourquoi travailler avec moi ?

• Solutions de données orientées business : je fais le lien entre ingénierie et prise de décision.
• Pipeline performants : évolutifs, faciles à maintenir et rentables.
• Expérience prouvée : projets réussis pour des clients dans le commerce en ligne, la finance, la santé et la technologie.
• Résolveur de problèmes : apportez-moi vos défis les plus difficiles en données, je vous apporterai clarté et résultats.

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