Eu vou construir DAGs do Apache Airflow com reprocessamentos, retries e alertas
Engenheiro de Dados Python SQL Spark AWS GCP Airflow dbt
Sobre este Serviço
Eu construo DAGs do Airflow prontos para produção, seguros para operar: tarefas que podem ser rerunadas, reprocessamentos, retries e alertas.
O que você recebe:
- Estrutura limpa de DAG e limites de tarefas
- Estratégia de retries e timeout
- Abordagem de reprocessamento e backfill (quando aplicável)
- Orientações de alertas (Slack/email/webhook)
- Documentação e uma chamada de entrega
Notas sobre o escopo:
- Escopo fixo por pacote (fontes e quantidade de DAGs). DAGs ou fontes adicionais são complementos.
- Posso trabalhar com acesso ao repositório ou entregar um projeto zipado.
- Credenciais devem ter privilégios mínimos.
Escolha um pacote, compartilhe sua fonte e destino, e eu implementarei um DAG que sua equipe pode rodar em produção.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você considera como “1 tarefa” ou “1 DAG”?
Um DAG é um arquivo de fluxo de trabalho. Tarefas são etapas de operador dentro do DAG.
O que conta como uma revisão?
Alterações dentro dos DAGs e integrações acordados. Novos DAGs ou novos sistemas são complementos.
Você pode trabalhar com MWAA ou Composer?
Sim. A versão premium inclui orientações de hardening. Construção completa de infraestrutura pode ser adicionada.
Você lida com backfills?
Os pacotes Standard e Premium incluem estratégia de backfill. A execução de backfill pode ser escopo se necessário.
Quais canais de alerta você suporta?
Slack, email, webhook e padrões típicos de alertas do Airflow.
Você pode integrar APIs e bancos de dados?
Sim. Forneça payloads ou esquemas de exemplo.

