Servicios de desarrollo y consultoría de Databricks
Desarrollo y consultoría de Databricks: implantación de lakehouses sobre Delta Lake y Unity Catalog, pipelines de Lakeflow y trabajos de Spark, migraciones desde Hadoop, data warehouses heredados y el metastore de Hive, Databricks SQL y paneles AI/BI, machine learning y agentes de IA en Databricks, CI/CD y optimización de costes, con ingenieros de Databricks dedicados para su equipo o un proyecto de Databricks entregado de principio a fin.
Qué desarrollamos con Databricks
Implantación de un lakehouse en Databricks
Workspaces en Azure Databricks, AWS o Google Cloud configurados en Terraform con Unity Catalog, capas de datos en bruto, depurados y listos para el negocio en tablas Delta Lake o Apache Iceberg, y desarrollo, staging y producción separados por catálogo y workspace.
Pipelines de Lakeflow y trabajos de Spark
Pipelines por lotes y en streaming en Lakeflow, construidos sobre Spark Declarative Pipelines (antes Delta Live Tables), con expectativas de calidad de datos, ingesta mediante Lakeflow Connect y Auto Loader, y trabajos de PySpark programados en Lakeflow Jobs.
Unity Catalog y control de acceso
Catálogos, esquemas y permisos gestionados como código, filtros de filas, máscaras de columnas y políticas basadas en atributos para datos personales, linaje y registros de auditoría leídos de las tablas del sistema, y Delta Sharing para dar a los socios acceso gobernado sin copiar datos.
Migraciones a Databricks
Clústeres Hadoop y Hive, data warehouses de SQL Server, Oracle y Teradata y cargas de Azure Synapse trasladados por fases, tablas del metastore de Hive actualizadas a Unity Catalog y cada tabla conciliada por recuento de filas y totales antes de apagar el sistema antiguo.
Databricks SQL y AI/BI
SQL warehouses que sirven a Power BI y Tableau, paneles AI/BI, metric views que definen cada KPI una sola vez y Genie, donde los usuarios de negocio hacen preguntas en lenguaje natural sobre datos y definiciones curados por el equipo de datos.
Machine learning en Databricks
Ingeniería de features, entrenamiento registrado en MLflow 3, modelos registrados en Unity Catalog y servidos desde endpoints de Model Serving, para modelos de previsión, scoring y recomendación entrenados junto a los datos que usan.
Agentes de IA y recuperación en Databricks
Agentes creados con Agent Bricks o en código, recuperación sobre sus documentos con Databricks AI Search (antes Vector Search), trazabilidad y evaluación en MLflow, y aplicaciones en Databricks Apps con Lakebase, la base de datos Postgres gestionada, que guarda sus datos transaccionales.
Control de costes de Databricks
Gasto desglosado por trabajo, warehouse y equipo a partir de las tablas del sistema de facturación y reducido después con cómputo serverless o bien dimensionado, políticas de clúster, terminación automática, Photon donde se amortiza y liquid clustering automático en las tablas grandes.
CI/CD con Declarative Automation Bundles
Trabajos, pipelines y paneles desplegados desde Git mediante Declarative Automation Bundles (antes Databricks Asset Bundles) con GitHub Actions o Azure DevOps, código PySpark cubierto con pruebas unitarias y service principals con credenciales federadas en lugar de tokens de acceso personal.
Contrate ingenieros de Databricks
ingenieros de Databricks dedicados
Ingenieros de Databricks que se incorporan a su equipo a tiempo completo, trabajan en sus repositorios, su tracker y sus reuniones, y responden ante su responsable. Usted los entrevista; nosotros nos hacemos cargo del contrato ucraniano, la nómina, la facturación y las vacaciones.
Entrega de proyectos Databricks
Un equipo que lleva el proyecto Databricks desde el alcance hasta la publicación: estimación, desarrollo, pruebas y despliegue, con un líder técnico de nuestro lado que se responsabiliza del plan y de la calidad.
Soporte y relevo de sistemas Databricks
Un sistema Databricks existente que recibimos de otro equipo o mantenemos en funcionamiento: primero una revisión de solo lectura y una lista escrita de riesgos, después correcciones y nuevas funcionalidades por orden de impacto.
La página de equipo dedicado explica cómo se incorporan los especialistas a su equipo, y la de outsourcing trata de la entrega de proyectos, los relevos y cómo cobramos.
Quién trabaja en su proyecto Databricks
ingenieros de Databricks
Lakeflow, Spark, Unity Catalog y configuración de la plataforma
Ingenieros de datos
Ingesta, pipelines y calidad de datos
Ingenieros de analítica y desarrolladores de BI
Databricks SQL, dbt, metric views y paneles
Ingenieros de machine learning
MLflow, Model Serving y agentes
Ingenieros de cloud y DevOps
Terraform, redes y CI/CD
Un lakehouse gestionado como software
Los workspaces, catálogos, permisos, trabajos y pipelines se definen todos en código: Terraform para la plataforma, bundles para los trabajos y pipelines, y pull requests con pruebas para cada cambio, de modo que la producción nunca se edita a mano en un notebook y cualquier entorno puede reconstruirse.
El coste y el acceso se diseñan desde la primera semana: cómputo etiquetado por equipo con presupuestos y alertas, políticas de clúster que limitan lo que puede iniciarse, datos personales enmascarados mediante Unity Catalog y workspaces a los que se accede por redes privadas cuando su política de seguridad lo exige.
Otros servicios de datos e IA que ofrecemos
IA y machine learning
Servicios de desarrollo de IA y machine learning: previsión, detección de fraude, sistemas de recomendación, visión artificial, PLN y reconocimiento de voz, y MLOps, con ingenieros de machine learning dedicados o entrega por proyecto.
Ingeniería de datos
Servicios de ingeniería de datos: pipelines ETL, Spark, dbt y streaming, data warehouses y lakehouses en Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift y Microsoft Fabric, con ingenieros de datos dedicados o entrega por proyecto.
Analítica de datos y Power BI
Servicios de analítica de datos y Power BI: dashboards en Power BI, Tableau y Looker, analítica de producto, pruebas A/B, informes financieros y de marketing, con analistas de datos y desarrolladores de BI dedicados o entrega por proyecto.
Desarrollo de bases de datos
Servicios de desarrollo y administración de bases de datos: diseño de esquemas, ajuste de consultas, migraciones y copias de seguridad en SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle y MongoDB, con desarrolladores de bases de datos y DBA dedicados o entrega por proyecto.
Desarrollo de visión artificial
Servicios de desarrollo de visión artificial: detección de objetos, inspección visual, OCR, analítica de vídeo, imagen médica y modelos en dispositivos edge, con ingenieros de visión artificial dedicados o entrega por proyecto.
Anotación de datos
Servicios de anotación y etiquetado de datos para IA: etiquetado de imagen, vídeo, texto, audio y LiDAR, RLHF y datos de evaluación, con control de calidad en cada lote, a cargo de anotadores de datos dedicados o por entrega de proyecto.
MLOps
Servicios y consultoría de MLOps: plataformas de ML, CI/CD para modelos, registros de modelos, serving y autoescalado, infraestructura de GPU, monitorización de drift y LLMOps, con ingenieros de MLOps dedicados o entrega por proyecto.
Desarrollo en Snowflake
Desarrollo y consultoría de Snowflake: diseño de data warehouses, ingesta con Snowpipe y Openflow, dbt, migraciones, Cortex AI, seguridad y control de costes, con desarrolladores de Snowflake dedicados o entrega por proyecto.
Kafka y streaming de eventos
Desarrollo y consultoría de Apache Kafka: arquitectura basada en eventos, Kafka Connect y Debezium, Flink y Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK y Event Hubs, con ingenieros de Kafka dedicados o entrega por proyecto.
Automatización de flujos de trabajo
Servicios de automatización de flujos de trabajo y con IA: flujos en n8n, Make, Zapier y Power Automate, agentes de IA dentro de los flujos, automatizaciones de CRM, finanzas y documentos, con desarrolladores de automatización dedicados o entrega por proyecto.
Preguntas sobre el desarrollo con Databricks
¿En qué sectores trabajan sus ingenieros de Databricks?
Fintech, banca y seguros, para datos de riesgo, fraude y regulatorios; comercio electrónico y retail, para datos de clientes, pedidos y demanda; productos de IA y datos construidos sobre el lakehouse; salud y ciencias de la vida, para datos clínicos y de investigación bajo estrictas reglas de acceso; publicidad y tecnología de marketing, para datos de eventos de gran volumen; manufactura y energía, para datos de sensores y telemetría; y SaaS empresarial, para analítica de producto.
¿Trabajan con Azure Databricks y con Databricks en AWS y Google Cloud?
Sí, con las tres. Unity Catalog, Lakeflow y los SQL warehouses funcionan igual en cada una; lo que cambia son las redes, la configuración de identidad y el almacenamiento subyacente, y todo ello se escribe en Terraform para la nube que utilice.
¿Pueden migrarnos del metastore de Hive a Unity Catalog?
Sí. Primero va un inventario de tablas, trabajos y permisos; después las tablas se actualizan por grupos, los trabajos se apuntan a los nuevos nombres y se prueban, y el metastore antiguo permanece en solo lectura hasta que todos los consumidores se han trasladado.
¿Con qué rapidez pueden empezar ingenieros de Databricks?
Cuando el ingeniero de Databricks adecuado está disponible, el inicio solo depende de su entrevista, del NDA y de la cesión de propiedad intelectual. Si no, hacemos una búsqueda, que normalmente aporta perfiles de candidatos en dos o tres semanas, y nadie empieza hasta que usted haya dicho que sí.
¿Cómo contratamos ingenieros de Databricks a través de BigTree108?
Cuéntenos el trabajo, la seniority y las horas que necesita. Le proponemos una o dos personas con sus perfiles, usted las entrevista como entrevistaría a un empleado propio, firma un único contrato con BIG TREE 108 LLC y recibe una factura al mes.
¿Quién es el propietario del trabajo que realizan?
Usted. Cada especialista tiene un contrato firmado con BigTree108 que cede todo el producto de su trabajo a la empresa, y nuestro contrato con usted lo cede a su vez. El código, los diseños y los documentos se entregan en sus propios repositorios y herramientas, no se guardan donde solo nosotros podamos modificarlos.
¿Está planificando o corrigiendo una plataforma de Databricks?
Cuéntenos su nube, sus cargas de trabajo y qué debe ofrecer la plataforma. Recibirá una respuesta en un día hábil: un plan, una revisión de costes y gobernanza o perfiles de candidatos.