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Seré tu data engineer para pipelines ETL, Apache Airflow y PySpark
Transformo datos en soluciones con precisión
Ingeniero de Big Data que gestiona un data lake de producción para un proyecto a nivel nacional. Creo y arreglo las pipelines en las que dependen los negocios: Apache Airflow, PySpark, Kafka, NiFi, HD...
Acerca de este Servicio
¿Necesitas un ingeniero de datos para tus pipelines ETL? ¿Airflow DAG fallando? ¿un trabajo de Spark quedándose sin memoria? Arreglo pipelines de datos rotos rápido y luego me aseguro de que no vuelvan a fallar.
¿Cansado de fallos de DAG a las 2 de la madrugada? Añadiré un agente de IA a tu pila de Airflow + Spark que diagnostica fallos, corrige automáticamente los que son seguros y te envía un informe claro de la causa raíz para el resto.
Qué obtendrás:
- Detección de fallos: las callbacks de Airflow capturan cada fallo de tarea con registros, pila de errores y contexto de ejecución.
- Análisis de causa raíz por IA: un agente lee el error, tu código DAG y el esquema de datos, luego explica qué falló y por qué.
- Auto-correcciones seguras: fallos conocidos y de bajo riesgo (errores transitorios, ajuste de memoria/particiones de Spark, cuarentena de registros malos) se corrigen y la tarea se vuelve a disparar automáticamente.
- Soluciones con aprobación humana para el resto: cambios de código o de esquema te llegan como una propuesta de corrección para revisar, nunca se empujan a producción a ciegas.
- Privado por defecto: se ejecuta en tu propia infraestructura con modelos LLM de peso abierto, así que tus datos nunca salen de tu red.
La pila tecnológica: Airflow, Spark, Kafka, NiFi, HDFS, MinIO, Agentic Frameworks.
FAQ
Traducción automática
¿En qué se diferencia el ETL agentico del ETL tradicional?
El ETL tradicional depende de reglas rígidas y codificadas que se rompen cuando cambian los formatos de datos. Mis pipelines ETL agenticos usan IA para entender semánticamente, analizar y limpiar datos no estructurados o desordenados antes de ingresarlos de forma segura en tu data lake HDFS, haciendo que el pipeline sea muy resistente.
¿Mi data empresarial está segura al usar estos agentes de IA?
Aunque podemos integrar APIs comerciales, me especializo en desplegar LLMs seguros y locales (como Qwen, DeepSeek, agentes basados en frameworks) directamente en tu entorno containerizado. Esto garantiza que tus datos sensibles nunca salgan de tu red interna o clúster.
¿Necesito migrar de mi infraestructura actual?
No. Diseño estos flujos de trabajo agenticos para integrarse perfectamente con tus configuraciones existentes de Apache Airflow y Spark. Empaqueto todo usando Docker (o Docker Swarm para alta disponibilidad) para que se conecte directamente a tu arquitectura actual.
¿Qué pasa si el agente no puede solucionar una falla?
Se escala. Recibes una alerta en Slack o por correo electrónico con la causa raíz, las líneas de registro relevantes y una solución sugerida. Los cambios riesgosos (código, esquema, cualquier cosa que toque datos de producción) siempre necesitan tu aprobación. El agente solo corrige automáticamente los tipos de fallas que hemos acordado que son seguros.
¿Puedes construir una nueva tubería ETL desde cero, no solo arreglar una?
Sí. Diseño y construyo pipelines de datos de extremo a extremo: ingestión desde APIs, bases de datos o archivos, transformación en PySpark o Python, orquestación en Apache Airflow y carga en PostgreSQL, S3, Hive o tu data warehouse.
