Доступные специалисты
Data-инженеры и backend/data специалисты, которые умеют строить пайплайны, хранилища и data-сервисы.
Data Engineering
Data engineering нужен там, где данные перестают помещаться в пару таблиц и начинают влиять на продукт, аналитику и ежедневные процессы команды.
Мы подключаемся, когда проекту нужны стабильные пайплайны, контролируемое качество данных, понятное хранение и предсказуемые интеграции между системами.
Что делаем
Пайплайны данных
Собираем контур обновления, преобразования и доставки данных между сервисами, аналитикой и витринами.
Realtime и batch
Подбираем формат обработки под задачу: от регулярных выгрузок до потоковых сценариев и событийных интеграций.
Хранилища и модели
Проектируем структуру хранения и доступа так, чтобы данные оставались полезными по мере роста нагрузки.
Качество и миграции
Встраиваем проверки качества, миграции схемы и контроль изменений, чтобы контур не ломался на росте.
Технологии
Качество и оркестрация
- Great Expectations
- Prefect
- Alembic
Хранилища и processing
- Spark
- PostgreSQL
- MongoDB
- ETL
Стандарты и интеграции
- Typing
- Flake8
- API integrations
Связка с ML
- BERT
- TensorFlow
- PyTorch
Подход к работе
Гибкость
Адаптируем data-контур под реальные источники и ограничения бизнеса, а не под идеальную схему из учебника.
Масштабируемость
Проектируем пайплайны и хранилища с запасом на рост данных и команд, которые ими пользуются.
Безопасность данных
Учитываем доступы, качество и контроль изменений во всем пути данных, а не только на входе.
Прозрачность
Делаем процесс понятным для продуктовой и аналитической команды: видно статус, качество и последствия изменений.