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Construiré soluciones escalables de ingeniería de datos, pipelines ETL, big data y lakehouse
Ingeniero de datos
Ingeniero de datos e ingeniero en Python con más de 5 años de experiencia en construcción de ETL/ELT escalables, streaming, análisis y sistemas backend. Especializado en AWS, Azure, Snowflake, Databri...
Acerca de este Servicio
¿Necesitas un ingeniero de datos senior para pipelines ETL/ELT escalables, procesamiento de Big Data, Data Warehousing o arquitecturas Lakehouse?
Soy Muhammad Ahmed, un ingeniero de datos con más de 4 años de experiencia construyendo plataformas de datos de nivel empresarial en ecosistemas de AWS, Azure, GCP y Snowflake.
Servicios que ofrezco:
- Desarrollo de pipelines ETL / ELT
- Procesamiento por lotes y en tiempo real
- Arquitectura de Data Warehouse y Lakehouse
- Data Lakes y arquitectura Medallion
- Procesamiento de Big Data con PySpark y Spark SQL
- Orquestación de workflows con Apache Airflow
- Pipelines de Kafka y Spark Streaming
- Transformaciones y modelado con DBT
- Plataformas de datos en la nube y análisis
- Modelado de datos OLAP / OLTP
- Diseño de esquemas estrella y snowflake
Tecnologías:
Azure Databricks, Snowflake, GCP BigQuery, Amazon Redshift, Apache Spark, PySpark, Kafka, Airflow, DBT, Snowflake SQL, SparkDF, PostgreSQL, AWS, Docker, Python, SQL.
Construyo soluciones de ingeniería de datos escalables, confiables y nativas en la nube para análisis, informes, automatización y procesamiento en tiempo real. Además, proporciono datos listos para IA/ML y análisis.
Ingeniería de datos, ETL, ELT, Big Data, PySpark, Airflow, Kafka, Snowflake, Databricks, Data Warehouse, Redshift, BigQuery.
Plataforma de almacenes:
Snowflake
•
BigQuery
•
Databricks
Tipo de proyecto:
Nueva creación
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué plataformas en la nube soportan?
Trabajo con AWS, Azure, GCP, Snowflake, Databricks, Amazon Redshift y BigQuery.
¿Construyes pipelines por lotes y en streaming?
Sí. Desarrollo pipelines por lotes usando Apache Spark y soluciones en streaming con Kafka y Spark Streaming.
¿Puedes diseñar arquitecturas de Data Warehouse y Lakehouse?
Sí. Diseño Data Lakes, Data Warehouses y sistemas Lakehouse escalables usando Medallion Architecture y plataformas modernas en la nube.
¿Qué herramientas de orquestación utilizas?
Apache Airflow, tareas y trabajos programados en Snowflake, y soluciones de programación nativas en la nube.
¿Implementas modelado de datos?
Sí. Trabajo con esquema estrella, snowflake, dimensiones, tablas de hechos, modelado OLAP y OLTP.
¿Qué tecnologías utilizas para el procesamiento de datos?
PySpark, Spark SQL, DBT, Snowflake SQL, SparkDF, Python, SQL, Kafka y herramientas de procesamiento nativas en la nube.
¿Puedes optimizar pipelines existentes?
Sí. Puedo mejorar el rendimiento, la escalabilidad, la optimización de costos y la confiabilidad de sistemas de ingeniería de datos existentes.
