Ver categorias
Explorar
Fiverr Pro
Português
$
USD
Vou construir pipelines de ETL usando AWS, spark, airflow
O Arquiteto de IA e Dados
Sou um Arquiteto de IA & Dados especializado em automação de ponta a ponta e sistemas de dados escaláveis. Conecto a inovação em IA com a realidade da engenharia.
Minha expertise:
Automação de IA: f...
Sobre este Serviço
Construa pipelines escaláveis de engenharia de dados ETL para sistemas na nuvem e locais.
Tem dificuldades com dados bagunçados ou fluxos de trabalho lentos? Eu projeto e implemento pipelines de ETL e ELT de ponta a ponta que automatizam a ingestão, transformação, validação e carregamento de dados em plataformas modernas de nuvem.
Usando ferramentas como Spark, Python, SQL, Airflow, Snowflake, Databricks, AWS e GCP, eu construo pipelines de dados prontos para produção que transformam dados brutos em uma infraestrutura de análise confiável.
O que eu ofereço:
- Pipelines de ETL e ELT (em lote ou streaming)
- Integrações com API, banco de dados e armazenamento na nuvem
- Implantação nativa na nuvem: AWS Glue, Lambda, Redshift, Azure Data Factory, Synapse, Databricks, GCP Dataflow, BigQuery
- Stack de tecnologia de Big Data: implementação especializada de Kafka, Hadoop e Hive.
- Orquestração & Automação: Airflow ou Dagster.
Por que me escolher?
- Código limpo, fácil de manter e com documentação clara
- Comunicação forte e escopo de projeto transparente
- Experiência trabalhando com stacks modernos de nuvem e big data
Foco em construir sistemas de dados que sejam confiáveis, econômicos e fáceis de expandir - não apenas mover dados.
Nota: Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para alinharmos os requisitos e escopo do seu projeto corretamente.
Perguntas frequentes
Tradução automática
Com quais provedores de nuvem você trabalha?
Sou proficiente em todos os principais ecossistemas de nuvem, incluindo AWS (Glue, Redshift, EMR, S3), Azure (Data Factory, Synapse, Databricks) e Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow). Também posso criar soluções on-premise usando ferramentas open-source como Docker e Kubernetes.
Como você garante que os dados sejam precisos e limpos?
Implemento uma abordagem de Qualidade de Dados em múltiplas camadas. Isso inclui validação de esquema na entrada, testes unitários automatizados para lógica de transformação e alertas de monitoramento que nos notificam imediatamente se ocorrerem desvios ou anomalias nos dados.
A pipeline vai ser cara para rodar na nuvem?
A otimização de desempenho é uma parte central do meu serviço. Eu ajusto jobs Spark (particionamento, cache e shuffling) e escolho as instâncias de computação certas para garantir que sua pipeline seja o mais econômica possível. Meu objetivo é máxima taxa de processamento com mínimo consumo de recursos.
Você consegue lidar com streaming de dados em tempo real?
Sim. Para requisitos de latência abaixo de um segundo, uso Apache Kafka ou AWS Kinesis combinados com Spark Streaming ou Flink. Posso arquitetar sistemas que processam dados no momento em que são gerados, perfeito para dashboards ao vivo ou aplicações IoT.
O que você precisa para começar?
Vou precisar de uma compreensão clara das suas fontes de dados (APIs, bancos de dados, CSVs), do destino (Data Warehouse, Data Lake) e da lógica de negócios para as transformações. Se estivermos na nuvem, também precisarei de acesso temporário IAM ou de um ambiente colaborativo para implantar a infraestrutura.
Você fornece documentação da arquitetura?
Com certeza. Cada projeto inclui documentação técnica cobrindo a arquitetura do sistema, linhagem de dados e instruções de como manter ou escalar a pipeline. Para pedidos Premium, forneço um Dicionário de Dados detalhado.
