eu vou construir pipelines de dados ETL em python com apache airflow e postgresql

Planilhas bagunçadas, PDFs e APIs que nunca batem exatamente? Eu construo pipelines de dados em Python confiáveis que reúnem seus dados, limpam e carregam em um banco de dados em que você pode confiar.

Sou engenheiro de dados com mais de 5 anos de experiência. Recentemente criei os pipelines ETL para uma plataforma de reconciliação financeira usada por clientes institucionais, incluindo extração por OCR de extratos bancários digitalizados.

O que posso construir para você:

ETL pipelines a partir de CSV, Excel, APIs, bancos de dados e PDFs

Fluxos de trabalho Apache Airflow que rodam em uma agenda

Limpeza de dados, validação e deduplicação

Design de banco de dados PostgreSQL e ajuste de consultas

Extração de dados de documentos digitalizados (OCR)

Conciliação entre fontes de dados

Configuração Docker para rodar igual em qualquer lugar

Cada pipeline vem com:

código Python limpo e documentado

checagens de qualidade de dados, para que registros ruins sejam sinalizados, não removidos silenciosamente

um pequeno guia sobre como rodá-lo

Tech: Python, Pandas, Apache Airflow, PostgreSQL, Celery, Redis, Docker

Me mande uma mensagem antes de comprar com suas fontes de dados e objetivo, e eu recomendo o pacote certo.