Acerca del servicio
TraducidoConstruyo pipelines de datos en Apache Airflow que realizan su trabajo todos los días de manera silenciosa y sin supervisión manual. Asumo todo el ciclo ETL/ELT: extrayendo datos de APIs, archivos, colas y bases de datos operativas, llevándolos a tablas tipadas limpias y cargándolos en tu almacén de datos en un horario en el que puedes confiar. Cada proceso se describe como un DAG con dependencias explícitas, por lo que las tareas se ejecutan en el orden correcto y nunca comienzan antes de que sus datos de entrada estén listos.
La mayor parte del trabajo se centra en la confiabilidad. Configuro reintentos sensatos con retroceso exponencial, tareas idempotentes que se pueden reiniciar sin duplicar filas, y alertas que te alcanzan en Slack o correo electrónico en el momento en que algo falla o una ejecución tarda demasiado. Entre etapas añado controles de calidad de datos para atrapar fuentes malas antes de que contaminen tus informes, y conecto el monitoreo: tiempo de ejecución, acumulación y tasa de éxito. Recargar el historial se convierte en un solo comando, no en un fin de semana de scripts manuales.
Me integro con lo que ya tienes — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, almacenamiento compatible con S3, modelos dbt y servicios REST — y documento cada DAG para que tu equipo pueda desarrollarlo más. Obtienes un repositorio controlado por versiones, implementación clara y orquestación que es transparente, no misteriosa.
— Diseño de DAG, programación, dependencias, sensores y retrocesos
— Reintentos, idempotencia, SLA, alertas y control de calidad de datos
— Integraciones: almacenes de datos, bases de datos, almacenamiento de objetos, APIs y dbt
La mayor parte del trabajo se centra en la confiabilidad. Configuro reintentos sensatos con retroceso exponencial, tareas idempotentes que se pueden reiniciar sin duplicar filas, y alertas que te alcanzan en Slack o correo electrónico en el momento en que algo falla o una ejecución tarda demasiado. Entre etapas añado controles de calidad de datos para atrapar fuentes malas antes de que contaminen tus informes, y conecto el monitoreo: tiempo de ejecución, acumulación y tasa de éxito. Recargar el historial se convierte en un solo comando, no en un fin de semana de scripts manuales.
Me integro con lo que ya tienes — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, almacenamiento compatible con S3, modelos dbt y servicios REST — y documento cada DAG para que tu equipo pueda desarrollarlo más. Obtienes un repositorio controlado por versiones, implementación clara y orquestación que es transparente, no misteriosa.
— Diseño de DAG, programación, dependencias, sensores y retrocesos
— Reintentos, idempotencia, SLA, alertas y control de calidad de datos
— Integraciones: almacenes de datos, bases de datos, almacenamiento de objetos, APIs y dbt
