Ver categorias
Explorar
Fiverr Pro
Português
$
USD
eu serei seu engenheiro de dados para pipelines ETL, Apache Airflow e PySpark
Transformando dados em soluções com precisão
Engenheiro de Big Data que gerencia um data lake de produção para um projeto de nível nacional. Eu crio e conserto os pipelines que as empresas dependem: Apache Airflow, PySpark, Kafka, NiFi, HDFS e M...
Sobre este Serviço
Precisa de um engenheiro de dados para seus pipelines ETL? DAG do Airflow travando? Job do Spark ficando sem memória? Eu conserto pipelines de dados quebrados rapidamente e depois garanto que não voltem a quebrar.
Cansado de falhas de DAG às 2 da manhã? Vou adicionar um agente de IA ao seu stack Airflow + Spark que diagnostica falhas, corrige automaticamente as que são seguras e te envia um relatório claro da raiz do problema para o restante.
O que você recebe:
- Detecção de falhas: callbacks do Airflow capturam cada falha de tarefa com logs, stack trace e contexto de execução.
- Análise de raiz com IA: um agente lê o erro, o seu código de DAG e o esquema de dados, e explica o que quebrou e por quê.
- Correções automáticas seguras: falhas conhecidas de baixo risco (erros transitórios, memória/particionamento do Spark, quarentena de registros ruins) são corrigidas e a tarefa é disparada novamente automaticamente.
- Correções aprovadas por humanas para o restante: mudanças de código ou de schema chegam até você como uma sugestão de solução para revisar, nunca推进adas diretamente para produção sem conferência.
- Privacidade por padrão: roda na sua própria infraestrutura com LLMs de peso aberto, então seus dados nunca saem da sua rede.
The Tech Stack: Airflow, Spark, Kafka, NiFi, HDFS, MinIO, Agentic Frameworks.
Perguntas frequentes
Tradução automática
Como o Agentic ETL é diferente do ETL tradicional?
O ETL tradicional depende de regras rígidas e codificadas que quebram quando os formatos de dados mudam. Meus pipelines ETL agenticos usam IA para entender semanticamente, analisar e limpar dados não estruturados ou desorganizados antes de alimentá-los de forma segura no seu data lake HDFS, tornando o pipeline altamente resiliente.
Meus dados empresariais estão seguros ao usar esses agentes de IA?
Embora possamos integrar APIs comerciais, eu me especializo em implantar LLMs seguras e locais (como Qwen, DeepSeek, agentes baseados em frameworks) diretamente no seu ambiente containerizado. Assim, seus dados sensíveis nunca saem da sua rede ou cluster interno.
Preciso migrar minha infraestrutura atual?
Não. Eu projeto esses fluxos de trabalho agenticos para se integrarem perfeitamente com suas configurações atuais de Apache Airflow e Spark. Empacoto tudo usando Docker (ou Docker Swarm para alta disponibilidade) para que se conecte diretamente à sua arquitetura atual.
E se o agente não conseguir consertar uma falha?
Ele encaminha. Você recebe um alerta no Slack ou por e-mail com a causa raiz, as linhas de log relevantes e uma sugestão de correção. Mudanças arriscadas (código, esquema, qualquer coisa que toque nos dados de produção) sempre precisam da sua aprovação. O agente só corrige automaticamente os tipos de falha que combinamos que são seguros.
Você pode construir um novo pipeline ETL do zero, não apenas consertar um?
Sim. Eu projeto e construo pipelines de dados de ponta a ponta: ingestão de APIs, bancos de dados ou arquivos, transformação em PySpark ou Python, orquestração no Apache Airflow e carregamento no PostgreSQL, S3, Hive ou seu data warehouse.
