À propos du service
TraduitJe construis des pipelines de données sur Apache Airflow qui effectuent leur travail chaque jour tranquillement et sans supervision manuelle. Je prends en charge l'ensemble du cycle ETL/ELT : extraction de données à partir d'APIs, fichiers, files d'attente et bases de données opérationnelles, les amenant vers des tables typées propres et les chargeant dans votre entrepôt de données selon un calendrier fiable. Chaque processus est décrit comme un DAG avec des dépendances explicites, de sorte que les tâches s'exécutent dans le bon ordre et ne commencent jamais avant que leurs données d'entrée soient prêtes.
La plupart du travail est consacré à la fiabilité. Je mets en place des tentatives sensées avec un retour exponentiel, des tâches idempotentes qui peuvent être redémarrées sans dupliquer les lignes, et des alertes qui vous parviennent sur Slack ou par email dès qu'un problème survient ou qu'une exécution prend trop de temps. Entre les étapes, j'ajoute des contrôles de qualité des données pour attraper les mauvaises sources avant qu'elles ne contaminent vos rapports, et je connecte la surveillance : temps d'exécution, arriéré et taux de réussite. Le rechargement de l'historique devient une seule commande, pas un week-end de scripts manuels.
J'intègre ce que vous avez déjà — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, stockage compatible S3, modèles dbt et services REST — et je documente chaque DAG afin que votre équipe puisse le développer davantage. Vous obtenez un dépôt versionné, un déploiement clair et une orchestration qui sont transparents, pas mystérieux.
— Conception de DAG, planification, dépendances, capteurs et remplissages rétroactifs
— Tentatives, idempotence, SLA, alertes et contrôle de la qualité des données
— Intégrations : entrepôts de données, bases de données, stockage d'objets, APIs et dbt
La plupart du travail est consacré à la fiabilité. Je mets en place des tentatives sensées avec un retour exponentiel, des tâches idempotentes qui peuvent être redémarrées sans dupliquer les lignes, et des alertes qui vous parviennent sur Slack ou par email dès qu'un problème survient ou qu'une exécution prend trop de temps. Entre les étapes, j'ajoute des contrôles de qualité des données pour attraper les mauvaises sources avant qu'elles ne contaminent vos rapports, et je connecte la surveillance : temps d'exécution, arriéré et taux de réussite. Le rechargement de l'historique devient une seule commande, pas un week-end de scripts manuels.
J'intègre ce que vous avez déjà — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, stockage compatible S3, modèles dbt et services REST — et je documente chaque DAG afin que votre équipe puisse le développer davantage. Vous obtenez un dépôt versionné, un déploiement clair et une orchestration qui sont transparents, pas mystérieux.
— Conception de DAG, planification, dépendances, capteurs et remplissages rétroactifs
— Tentatives, idempotence, SLA, alertes et contrôle de la qualité des données
— Intégrations : entrepôts de données, bases de données, stockage d'objets, APIs et dbt
