Databricks-Entwicklung und -Beratung
Databricks-Entwicklung und -Beratung: Lakehouse-Implementierung auf Delta Lake und Unity Catalog, Lakeflow-Pipelines und Spark-Jobs, Migrationen von Hadoop, Legacy-Data-Warehouses und dem Hive Metastore, Databricks SQL und AI/BI-Dashboards, Machine Learning und KI-Agenten auf Databricks, CI/CD und Kostenoptimierung, mit dedizierten Databricks-Ingenieuren für Ihr Team oder einem Databricks-Projekt, das wir Ende-zu-Ende umsetzen.
Was wir mit Databricks bauen
Lakehouse-Implementierung auf Databricks
Workspaces auf Azure Databricks, AWS oder Google Cloud, in Terraform mit Unity Catalog eingerichtet, Roh-, bereinigte und fachlich aufbereitete Schichten in Delta-Lake- oder Apache-Iceberg-Tabellen und Entwicklung, Staging und Produktion nach Catalog und Workspace getrennt.
Lakeflow-Pipelines und Spark-Jobs
Batch- und Streaming-Pipelines in Lakeflow-Pipelines, auf Spark Declarative Pipelines (früher Delta Live Tables) aufgebaut, mit Datenqualitäts-Expectations, Ingestion über Lakeflow Connect und Auto Loader und in Lakeflow Jobs geplanten PySpark-Jobs.
Unity Catalog und Zugriffskontrolle
Catalogs, Schemas und Berechtigungen als Code verwaltet, Row Filters, Column Masks und attributbasierte Richtlinien für personenbezogene Daten, Lineage und Audit-Logs aus System Tables gelesen und Delta Sharing, um Partnern kontrollierten Zugriff ohne Datenkopie zu geben.
Migrationen zu Databricks
Hadoop- und Hive-Cluster, SQL-Server-, Oracle- und Teradata-Warehouses sowie Azure-Synapse-Workloads werden in Etappen umgezogen, Hive-Metastore-Tabellen auf Unity Catalog aktualisiert und jede Tabelle über Zeilenzahlen und Summen abgeglichen, bevor das alte System abgeschaltet wird.
Databricks SQL und AI/BI
SQL Warehouses, die Power BI und Tableau bedienen, AI/BI-Dashboards, Metric Views, die jede KPI einmal definieren, und Genie, wo Fachanwender in einfacher Sprache Fragen zu Daten und Definitionen stellen, die das Datenteam kuratiert hat.
Machine Learning auf Databricks
Feature Engineering, in MLflow 3 verfolgtes Training, in Unity Catalog registrierte und über Model-Serving-Endpunkte bereitgestellte Modelle, für Prognose-, Scoring- und Empfehlungsmodelle, die neben den Daten trainiert werden, die sie nutzen.
KI-Agenten und Retrieval auf Databricks
Mit Agent Bricks oder in Code gebaute Agenten, Retrieval über Ihre Dokumente mit Databricks AI Search (früher Vector Search), Tracing und Evaluierung in MLflow sowie Anwendungen auf Databricks Apps, deren Transaktionsdaten in Lakebase liegen, der verwalteten Postgres-Datenbank.
Kostenkontrolle in Databricks
Die Ausgaben werden aus den Billing System Tables nach Job, Warehouse und Team aufgeschlüsselt und dann mit Serverless oder passend dimensioniertem Compute, Cluster-Richtlinien, Auto-Termination, Photon, wo es sich rechnet, und automatischem Liquid Clustering auf großen Tabellen gesenkt.
CI/CD mit Declarative Automation Bundles
Jobs, Pipelines und Dashboards werden aus Git über Declarative Automation Bundles (früher Databricks Asset Bundles) mit GitHub Actions oder Azure DevOps ausgespielt, PySpark-Code durch Unit-Tests abgedeckt und Service Principals mit föderierten Zugangsdaten statt persönlicher Zugriffstokens genutzt.
Databricks-Ingenieure einstellen
Dedizierte Databricks-Ingenieure
Databricks-Ingenieure, die in Vollzeit zu Ihrem Team gehören, in Ihren Repositories, Ihrem Tracker und Ihren Meetings arbeiten und an Ihren Lead berichten. Sie führen die Interviews; wir tragen den ukrainischen Vertrag, die Gehaltsabrechnung, die Rechnungsstellung und den Urlaub.
Projektumsetzung mit Databricks
Ein Team, das das Databricks-Projekt vom Scope bis zum Release führt: Schätzung, Umsetzung, Tests und Deployment, mit einem Tech Lead auf unserer Seite, der Plan und Qualität verantwortet.
Support und Übernahmen für Databricks
Ein bestehendes Databricks-System, das von einem anderen Team übernommen oder am Laufen gehalten wird: zuerst eine rein lesende Prüfung und eine schriftliche Risikoliste, dann Fixes und neue Funktionen in der Reihenfolge ihrer Wirkung.
Die Seite zum dedizierten Team erklärt, wie Spezialisten zu Ihrem Team stoßen, und die Seite zum Outsourcing behandelt Projektlieferung, Übernahmen und unsere Abrechnung.
Wer an Ihrem Databricks-Projekt arbeitet
Databricks-Ingenieure
Lakeflow, Spark, Unity Catalog und Plattform-Einrichtung
Data Engineers
Ingestion, Pipelines und Datenqualität
Analytics Engineers und BI-Entwickler
Databricks SQL, dbt, Metric Views und Dashboards
Machine-Learning-Ingenieure
MLflow, Model Serving und Agenten
Cloud- und DevOps-Ingenieure
Terraform, Netzwerk und CI/CD
Ein Lakehouse, das wie Software betrieben wird
Workspaces, Catalogs, Berechtigungen, Jobs und Pipelines sind alle als Code definiert: Terraform für die Plattform, Bundles für Jobs und Pipelines und Pull Requests mit Tests für jede Änderung, sodass die Produktion nie von Hand in einem Notebook bearbeitet wird und sich jede Umgebung neu aufbauen lässt.
Kosten und Zugriff sind ab der ersten Woche eingeplant: Compute pro Team getaggt, mit Budgets und Alarmen, Cluster-Richtlinien, die begrenzen, was gestartet werden kann, über Unity Catalog maskierte personenbezogene Daten und Workspaces, die über private Netzwerke erreicht werden, wo Ihre Sicherheitsrichtlinie es verlangt.
Weitere Daten- und KI-Leistungen von uns
KI und Machine Learning
Services für die Entwicklung von KI und Machine Learning: Prognosen, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, Computer Vision, NLP und Spracherkennung sowie MLOps, mit dedizierten Machine-Learning-Engineers oder Projektlieferung.
Data Engineering
Services für Data Engineering: ETL-Pipelines, Spark, dbt und Streaming, Data Warehouses und Lakehouses auf Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift und Microsoft Fabric, mit dedizierten Data Engineers oder Projektlieferung.
Datenanalyse und Power BI
Services für Datenanalyse und Power BI: Dashboards in Power BI, Tableau und Looker, Produktanalytik, A/B-Tests, Finanz- und Marketing-Reporting, mit dedizierten Datenanalysten und BI-Entwicklern oder Projektlieferung.
Datenbankentwicklung
Services für Datenbankentwicklung und -administration: Schema-Design, Query-Tuning, Migrationen und Backups auf SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle und MongoDB, mit dedizierten Datenbankentwicklern und DBAs oder Projektlieferung.
Entwicklung von Computer Vision
Services für die Entwicklung von Computer Vision: Objekterkennung, visuelle Inspektion, OCR, Videoanalyse, medizinische Bildgebung und Modelle auf Edge-Geräten, mit dedizierten Computer-Vision-Engineers oder Projektlieferung.
Datenannotation
Services für Datenannotation und Labeling für KI: Labeling von Bildern, Videos, Texten, Audio und LiDAR, RLHF- und Evaluierungsdaten, mit Qualitätskontrolle bei jedem Batch, durch dedizierte Datenannotatoren oder Projektlieferung.
MLOps
Services und Beratung für MLOps: ML-Plattformen, CI/CD für Modelle, Model Registries, Serving und Autoskalierung, GPU-Infrastruktur, Drift-Monitoring und LLMOps, mit dedizierten MLOps-Engineers oder Projektlieferung.
Snowflake-Entwicklung
Snowflake-Entwicklung und -Beratung: Warehouse-Design, Datenaufnahme mit Snowpipe und Openflow, dbt, Migrationen, Cortex AI, Sicherheit und Kostenkontrolle, mit dedizierten Snowflake-Entwicklern oder Projektlieferung.
Kafka und Event Streaming
Apache-Kafka-Entwicklung und -Beratung: ereignisgesteuerte Architektur, Kafka Connect und Debezium, Flink und Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK und Event Hubs, mit dedizierten Kafka-Engineers oder Projektlieferung.
Workflow-Automatisierung
Services für Workflow- und KI-Automatisierung: Flows in n8n, Make, Zapier und Power Automate, KI-Agenten in Workflows, Automatisierungen für CRM, Finanzen und Dokumente, mit dedizierten Automatisierungsentwicklern oder Projektlieferung.
Fragen zur Databricks-Entwicklung
In welchen Branchen arbeiten Ihre Databricks-Ingenieure?
Fintech, Banken und Versicherung, für Risiko-, Betrugs- und Meldewesen-Daten; E-Commerce und Handel, für Kunden-, Bestell- und Nachfragedaten; auf dem Lakehouse gebaute KI- und Datenprodukte; Healthcare und Life Sciences, für klinische und Forschungsdaten unter strengen Zugriffsregeln; Werbung und Marketing-Technologie, für Ereignisdaten mit hohem Volumen; Fertigung und Energie, für Sensor- und Telemetriedaten; und Enterprise-SaaS, für Product Analytics.
Arbeiten Sie mit Azure Databricks sowie Databricks auf AWS und Google Cloud?
Ja, mit allen dreien. Unity Catalog, Lakeflow und die SQL Warehouses funktionieren überall gleich; es ändern sich Netzwerk, Identitäts-Setup und der Speicher darunter, und diese werden in Terraform für die Cloud geschrieben, die Sie nutzen.
Können Sie uns vom Hive Metastore auf Unity Catalog umstellen?
Ja. Zuerst kommt ein Inventar der Tabellen, Jobs und Berechtigungen, dann werden Tabellen in Gruppen aktualisiert, Jobs auf die neuen Namen umgestellt und getestet, und der alte Metastore bleibt schreibgeschützt, bis jeder Verbraucher umgezogen ist.
Wie schnell können Databricks-Ingenieure starten?
Steht für die Position Databricks-Ingenieur eine passende Person zur Verfügung, hängt der Start nur von Ihrem Interview sowie von NDA und IP-Übertragung ab. Andernfalls starten wir eine Suche, die typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen Kandidatenprofile liefert, und niemand beginnt, bevor Sie zugestimmt haben.
Wie stellen wir Databricks-Ingenieure über BigTree108 ein?
Nennen Sie uns die Aufgabe, die Seniorität und die benötigten Stunden. Wir schlagen ein oder zwei Personen mit ihren Profilen vor, Sie führen die Interviews so, wie Sie Ihre eigene Neueinstellung interviewen würden, unterzeichnen einen Vertrag mit BIG TREE 108 LLC und erhalten eine Rechnung im Monat.
Wem gehören die Arbeitsergebnisse?
Sie. Jeder Spezialist hat einen unterzeichneten Vertrag mit BigTree108, der alle Arbeitsergebnisse dem Unternehmen überträgt, und unser Vertrag mit Ihnen überträgt sie an Sie weiter. Code, Designs und Dokumente werden in Ihre eigenen Repositories und Tools geliefert und nicht dort aufbewahrt, wo nur wir sie ändern können.
Planen oder reparieren Sie eine Databricks-Plattform?
Sagen Sie uns Ihre Cloud, Ihre Workloads und was die Plattform leisten muss. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine Antwort: einen Plan, ein Kosten- und Governance-Review oder Kandidatenprofile.