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Sarò il tuo data engineer per pipeline ETL, Apache Airflow e PySpark
Trasformare i dati in soluzioni con precisione
Big Data Engineer che gestisce un data lake di produzione per un progetto a livello nazionale. Costruisco e riparo le pipeline di cui le aziende si affidano: Apache Airflow, PySpark, Kafka, NiFi, HDFS...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un data engineer per i tuoi ETL pipelines? Airflow DAG che va in errore? Spark che esaurisce la memoria? riparo rapidamente le data pipeline rotte, poi faccio in modo che non si rompano di nuovo.
Stanco dei fail a mezzanotte? aggiungo un agente AI al tuo stack Airflow + Spark che diagnostica i fallimenti, sistema automaticamente quelli sicuri e ti manda un report chiaro sulla causa principale per il resto.
Cosa ottieni:
• Rilevamento dei fallimenti: i callback di Airflow catturano ogni errore di task con log, stack trace e contesto dell’esecuzione.
• Analisi della causa principale con AI: un agente legge l’errore, il tuo codice DAG e lo schema dei dati, poi spiega cosa è andato storto e perché.
• Auto-fix sicuri: fallimenti noti a basso rischio (errori transitori, tuning della memoria/partizioni Spark, quarantena di record cattivi) vengono corretti e il task viene riavviato automaticamente.
• Fix approvati dall’uomo per il resto: modifiche al codice o allo schema ti arrivano come una proposta di correzione da revisionare, mai spinta in produzione senza controllo.
• Private by default: gira sulla tua infrastruttura con LLM a peso aperto, così i tuoi dati non lasciano mai la tua rete.
Lo stack tecnologico: Airflow, Spark, Kafka, NiFi, HDFS, MinIO, Agentic Frameworks.
Destination Platform:
PostgreSQL
•
MySQL
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Apache Hive
•
Amazon S3
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Altro
FAQ
Traduzione automatica.
Come si differenzia l'ETL agentico dall'ETL tradizionale?
L'ETL tradizionale si basa su regole rigide e hardcoded che si rompono quando cambiano i formati dei dati. Le mie pipeline ETL agentiche usano l'AI per comprendere semanticamente, analizzare e pulire dati non strutturati o disordinati prima di inserirli in modo sicuro nel data lake HDFS, rendendo la pipeline altamente resiliente.
I miei dati aziendali sono sicuri quando uso questi agenti AI?
Anche se possiamo integrare API commerciali, sono specializzato nel deploy di LLMs sicuri e locali (come Qwen, DeepSeek, agent basati su framework) direttamente nel tuo ambiente containerizzato. Così facendo, i tuoi dati sensibili non lasciano mai la tua rete o cluster interno.
Devo migrare dalla mia infrastruttura attuale?
No. Progetto questi workflow agentici per integrarsi perfettamente con le tue configurazioni di Apache Airflow e Spark esistenti. Packaggo tutto usando Docker (o Docker Swarm per alta disponibilità) in modo che si colleghi direttamente alla tua architettura attuale.
Cosa succede se l'agente non riesce a risolvere un guasto?
Viene segnalato. Ricevi un avviso su Slack o via email con la causa principale, le righe di log rilevanti e una soluzione suggerita. Le modifiche rischiose (codice, schema, qualsiasi cosa che tocchi i dati di produzione) richiedono sempre il tuo consenso. L'agente si occupa automaticamente solo dei tipi di guasti che abbiamo concordato essere sicuri.
Puoi costruire una nuova pipeline ETL da zero, non solo ripararne una?
Sì. Progetto e costruisco pipeline di dati end-to-end: ingestione da API, database o file, trasformazione in PySpark o Python, orchestrazione in Apache Airflow e caricamento su PostgreSQL, S3, Hive o nel tuo data warehouse.
