Construire une Infrastructure Data Évolutive pour Votre Entreprise
Consultant expert data engineering freelance en Suisse. Je conçois et construis des pipelines de données robustes, processus ETL et data warehouses qui alimentent vos systèmes analytics et ML. Spécialisé en architectures cloud-native sur AWS, Azure et GCP pour entreprises suisses.
Pipelines de données évolutifs traitant millions d'enregistrements
Solutions cloud-native sur AWS, Azure, GCP
Expertise dans stack data moderne (dbt, Airflow, Spark)
Traitement de données temps réel et batch
Frameworks de qualité et monitoring de données
Optimisation coûts pour infrastructure data
Meilleures pratiques DataOps et automatisation
Expérience avec exigences conformité données suisses
Basé en Suisse avec modèles d'engagement flexibles
Construire pipelines de données robustes et évolutifs pour processus ETL/ELT. Gérer ingestion données batch et temps réel depuis multiples sources avec gestion erreurs et monitoring appropriés.
Concevoir et implémenter data warehouses modernes sur Snowflake, BigQuery ou Redshift. Optimiser schémas, implémenter partitionnement et assurer performance requêtes.
Concevoir architectures data cloud-native sur AWS, Azure ou GCP. Exploiter services managés pour solutions rentables et évolutives.
Construire data lakes pour stocker données structurées et non structurées à grande échelle. Implémenter catalogage approprié, gouvernance et contrôles d'accès.
Implémenter traitement données temps réel avec Kafka, Kinesis ou Pub/Sub. Construire systèmes pour architectures event-driven et analytics temps réel.
Implémenter vérifications qualité données, règles validation et systèmes monitoring. Assurer fiabilité données et détecter problèmes avant impact systèmes downstream.
Le data engineering se concentre sur construction et maintenance de l'infrastructure qui collecte, stocke et traite données. La data science utilise ces données pour extraire insights et construire modèles. Je gère le côté engineering.
Chaque plateforme a des forces : AWS offre services les plus complets, Azure s'intègre bien avec écosystème Microsoft, et GCP excelle en big data et ML. Je recommanderai le meilleur choix basé sur votre infrastructure existante.
J'implémente plusieurs couches de validation : validation schéma, profiling données, détection anomalies et vérifications règles business. Je configure aussi monitoring et alertes.
Oui ! J'ai expérience extensive en intégration de plateformes data modernes avec systèmes legacy. Je peux construire connecteurs et couches transformation permettant modernisation graduelle.
Pipelines simples peuvent être construits en 1-2 semaines, tandis que plateformes data complètes avec multiples sources et destinations prennent 2-4 mois.
Sécurité et conformité sont intégrées dans chaque projet data engineering. J'implémente chiffrement au repos et en transit, contrôles d'accès appropriés, logging audit et assure conformité RGPD et lois suisses.