À propos du service
TraduitJe construis des plateformes de données industrielles sur Databricks et mène des projets depuis la première ligne de code jusqu'à la livraison afin que vos analystes et data scientists puissent faire confiance à chaque table. Ma spécialité est le lakehouse : je conçois des pipelines Spark qui extraient des données de bases de données, d'APIs, de fichiers et de sources de streaming, puis les organise en tables Delta — versionnées, sûres transactionnellement et rapides à interroger. Je travaille selon l'architecture en médaillon, déplaçant les données à travers les couches bronze, argent et or, de sorte que le nettoyage, la dé-duplication et la logique métier vivent chacune dans leur propre étape claire et testable plutôt que dans un script enchevêtré que vous avez peur de toucher.
Je couvre généralement l'ensemble du cycle de vie de la plateforme. Je configure des espaces de travail, des clusters et des calculs de tâches avec un autoscaling raisonnable afin que vous ne payiez pas pour le temps d'inactivité, et j'orchestrerai tout via Databricks Workflows ou votre planificateur existant — avec des tentatives, des alertes et des vérifications de la qualité des données. Du côté de la gouvernance, j'introduis Unity Catalog : un catalogue unique pour les tables, volumes et modèles, contrôle d'accès au niveau des lignes et des colonnes, traçabilité des données et audit, de sorte que la sécurité et la conformité soient intégrées dès le départ, et non ajoutées plus tard. Je gère séparément la performance : le partitionnement, l'ordre Z, le clustering liquide et la compaction des fichiers maintiennent à la fois le coût et la latence des requêtes sous contrôle.
Le résultat est une fondation maintenue, pas une démo ponctuelle. J'écris du code modulaire et testé en PySpark et SQL, documente le modèle et les horaires d'exécution, et remets des pipelines que votre équipe peut développer par elle-même. Que vous migriez un stockage hérité, que vous mettiez en place votre premier lakehouse, ou que vous prépariez des tables de caractéristiques propres pour l'apprentissage automatique — j'apporte du pragmatisme pour livrer des solutions fiables à temps.
— Pipelines Spark et Delta suivant le schéma bronze/argent/or
— Orchestration des workflows, CI/CD et vérifications de la qualité des données
— Gouvernance via Unity Catalog : traçabilité et contrôle d'accès
— Optimisation des performances et des coûts pour les clusters et les requêtes
Je couvre généralement l'ensemble du cycle de vie de la plateforme. Je configure des espaces de travail, des clusters et des calculs de tâches avec un autoscaling raisonnable afin que vous ne payiez pas pour le temps d'inactivité, et j'orchestrerai tout via Databricks Workflows ou votre planificateur existant — avec des tentatives, des alertes et des vérifications de la qualité des données. Du côté de la gouvernance, j'introduis Unity Catalog : un catalogue unique pour les tables, volumes et modèles, contrôle d'accès au niveau des lignes et des colonnes, traçabilité des données et audit, de sorte que la sécurité et la conformité soient intégrées dès le départ, et non ajoutées plus tard. Je gère séparément la performance : le partitionnement, l'ordre Z, le clustering liquide et la compaction des fichiers maintiennent à la fois le coût et la latence des requêtes sous contrôle.
Le résultat est une fondation maintenue, pas une démo ponctuelle. J'écris du code modulaire et testé en PySpark et SQL, documente le modèle et les horaires d'exécution, et remets des pipelines que votre équipe peut développer par elle-même. Que vous migriez un stockage hérité, que vous mettiez en place votre premier lakehouse, ou que vous prépariez des tables de caractéristiques propres pour l'apprentissage automatique — j'apporte du pragmatisme pour livrer des solutions fiables à temps.
— Pipelines Spark et Delta suivant le schéma bronze/argent/or
— Orchestration des workflows, CI/CD et vérifications de la qualité des données
— Gouvernance via Unity Catalog : traçabilité et contrôle d'accès
— Optimisation des performances et des coûts pour les clusters et les requêtes
