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Sarò il tuo data engineer su databricks per ETL con pyspark e Unity catalog
Esperto certificato Databricks Multicloud in soluzioni AWS, GCP, Azure
Ciao! Sono Arjun — ingegnere certificato Databricks e multi-cloud con oltre 8 anni di esperienza su Azure, AWS e GCP. Aiuto i team a trasformare i dati grezzi in insight in tempo reale usando strument...
Informazioni su questo servizio
Ingegnere di dati certificato Databricks e Spark con più di 8 anni di esperienza nella realizzazione di soluzioni di dati ad alte prestazioni e native del cloud su Azure, AWS e GCP. Mi specializzo nella costruzione di pipeline ETL sicure, scalabili e ottimizzate per i costi utilizzando Databricks, Apache Spark, Unity Catalog e Workflows per trasformare dati complessi in approfondimenti affidabili per il business.
Servizi che offro:
- Configurazione e setup di Databricks Workspace
- Progettazione di Unity Catalog e controllo accessi sicuro
- Sviluppo di ETL/ELT con PySpark e Delta Lake
- Delta Live Tables (DLT) e pipeline Auto Loader
- Integrazione con API, Cloud Storage e database
- Ottimizzazione delle prestazioni, testing
Storie di successo:
- Gestiti oltre 10 milioni di record al giorno con pipeline in tempo reale
- Ridotto i costi di ETL del 90% per un cliente del settore finanziario
- Ridotto il tempo di elaborazione da 6 ore a 20 minuti
- Configurato Unity Catalog per accesso multi-team sicuro
Cosa otterrai:
- Codice ETL pulito e pronto per la produzione
- Configurazione sicura di Unity Catalog
- Documentazione chiara e diagrammi di architettura
- Ottimizzazione dei costi e delle prestazioni
Perché scegliere me:
- Più di 8 anni di esperienza pratica in data engineering
- Esperto certificato Databricks
- Progettato per AWS, Azure e GCP
- Consegna rapida, chiara e affidabile
️Sentiti libero di contattarmi prima di effettuare un ordine.
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Come gestisci grandi quantità di dati?
Progetto pipeline usando strumenti scalabili come Apache Spark, Delta Lake e Databricks Workflows, assicurando un'elaborazione efficiente di milioni di record ogni giorno. Ottimizzo anche partizionamento, caching e allocazione delle risorse per migliorare le prestazioni e ridurre i costi.
Le tue soluzioni possono scalare man mano che i miei dati crescono?
Sì — le mie pipeline ETL sono progettate per scalare senza problemi con l'aumento del volume dei dati. Che tu lavori con dati batch o streaming, garantisco che l'architettura supporti la scalabilità orizzontale e le alte prestazioni anche sotto carichi pesanti.
Puoi costruire e ottimizzare i workflow Databricks esistenti?
Certamente. Posso rifattorizzare, debug e scalare i tuoi notebook o workflow attuali.
Quali tecnologie utilizzi?
PySpark, SQL, Delta Lake, Auto Loader, Unity Catalog, DLT, Airflow e altro ancora.
