Über den Service
ÜbersetztIch baue industrielle Datenplattformen auf Databricks und leite Projekte von der ersten Codezeile bis zur Auslieferung, damit Ihre Analysten und Data Scientists jeder Tabelle vertrauen können. Meine Spezialität ist Lakehouse: Ich entwerfe Spark-Pipelines, die Daten aus Datenbanken, APIs, Dateien und Streaming-Quellen abrufen und sie dann in Delta-Tabellen organisieren — versioniert, transaktional sicher und schnell abfragbar. Ich arbeite nach der Medaillenarchitektur, indem ich Daten durch Bronze-, Silber- und Goldschichten bewege, sodass Bereinigung, Duplikatentfernung und Geschäftslogik jeweils in ihrer eigenen klaren und testbaren Phase leben, anstatt in einem verworrenen Skript, das Sie nicht anfassen möchten.
Ich decke typischerweise den gesamten Plattformlebenszyklus ab. Ich konfiguriere Arbeitsbereiche, Cluster und Job-Compute mit sinnvoller automatischer Skalierung, sodass Sie nicht für Leerlaufzeiten bezahlen, und orchestriere alles über Databricks Workflows oder Ihren bestehenden Scheduler — mit Wiederholungen, Benachrichtigungen und Datenqualitätsprüfungen. Auf der Governance-Seite bringe ich Unity Catalog ein: ein einzelner Katalog für Tabellen, Volumen und Modelle, Zeilen- und Spaltenzugriffskontrolle, Datenherkunft und Audit, sodass Sicherheit und Compliance von Anfang an integriert sind und nicht später hinzugefügt werden. Ich kümmere mich separat um die Leistung: Partitionierung, Z-Ordnung, flüssige Clusterbildung und Dateikomprimierung halten sowohl Kosten als auch Abfrageverzögerung im Griff.
Das Ergebnis ist eine gewartete Grundlage, kein einmaliges Demo. Ich schreibe modulare, getestete Codes in PySpark und SQL, dokumentiere das Modell und die Ausführungspläne, übergebe Pipelines, auf denen Ihr Team selbstständig wachsen kann. Egal, ob Sie veraltete Speicher migrieren, Ihr erstes Lakehouse einrichten oder saubere Merkmaltabellen für maschinelles Lernen vorbereiten — ich bringe Pragmatismus mit, um zuverlässige Lösungen pünktlich zu liefern.
— Spark- und Delta-Pipelines, die dem Bronze/Silber/Gold-Schema folgen
— Orchestrierung von Workflows, CI/CD und Datenqualitätsprüfungen
— Governance durch Unity Catalog: Herkunft und Zugriffskontrolle
— Leistungsoptimierung und Kostenoptimierung für Cluster und Abfragen
Ich decke typischerweise den gesamten Plattformlebenszyklus ab. Ich konfiguriere Arbeitsbereiche, Cluster und Job-Compute mit sinnvoller automatischer Skalierung, sodass Sie nicht für Leerlaufzeiten bezahlen, und orchestriere alles über Databricks Workflows oder Ihren bestehenden Scheduler — mit Wiederholungen, Benachrichtigungen und Datenqualitätsprüfungen. Auf der Governance-Seite bringe ich Unity Catalog ein: ein einzelner Katalog für Tabellen, Volumen und Modelle, Zeilen- und Spaltenzugriffskontrolle, Datenherkunft und Audit, sodass Sicherheit und Compliance von Anfang an integriert sind und nicht später hinzugefügt werden. Ich kümmere mich separat um die Leistung: Partitionierung, Z-Ordnung, flüssige Clusterbildung und Dateikomprimierung halten sowohl Kosten als auch Abfrageverzögerung im Griff.
Das Ergebnis ist eine gewartete Grundlage, kein einmaliges Demo. Ich schreibe modulare, getestete Codes in PySpark und SQL, dokumentiere das Modell und die Ausführungspläne, übergebe Pipelines, auf denen Ihr Team selbstständig wachsen kann. Egal, ob Sie veraltete Speicher migrieren, Ihr erstes Lakehouse einrichten oder saubere Merkmaltabellen für maschinelles Lernen vorbereiten — ich bringe Pragmatismus mit, um zuverlässige Lösungen pünktlich zu liefern.
— Spark- und Delta-Pipelines, die dem Bronze/Silber/Gold-Schema folgen
— Orchestrierung von Workflows, CI/CD und Datenqualitätsprüfungen
— Governance durch Unity Catalog: Herkunft und Zugriffskontrolle
— Leistungsoptimierung und Kostenoptimierung für Cluster und Abfragen
