Services de data engineering
Services de data engineering : pipelines ETL et ELT, entrepôts de données et lakehouses sur Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift et Microsoft Fabric, traitement Spark, modélisation dbt, streaming avec Kafka, et plateformes de données pour l’analytique et l’IA, avec des ingénieurs data dédiés à votre équipe ou une plateforme de données livrée de bout en bout.
Data engineering que nous prenons en charge
Pipelines d’ingestion et ETL
Chargements depuis des bases de données, des API SaaS, des fichiers et des outils de suivi d’événements avec Airbyte, Fivetran, dlt ou du Python sur mesure, planifiés dans Airflow 3, Dagster, Azure Data Factory ou AWS Glue, incrémentaux autant que possible et ré-exécutables sans risque, plus du reverse ETL vers votre CRM et votre produit.
Entrepôts de données et lakehouses
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift et Microsoft Fabric, ou un lac de données sur S3 ou Azure Data Lake Storage avec des tables Apache Iceberg ou Delta Lake, organisé en couches brute, nettoyée et prête pour le métier.
Spark et traitement à grande échelle
Traitements par lots en PySpark et Spark SQL sur Databricks, Amazon EMR ou Fabric, partitionnés et réglés pour qu’une exécution nocturne se termine dans sa fenêtre, et DuckDB ou Polars lorsque les données tiennent sur une seule machine.
Modélisation de données dans dbt
Schémas en étoile et modèles Data Vault sous forme de SQL dans Git, avec des tests sur les clés, les relations et les valeurs acceptées, une documentation et un lignage générés à partir du code, et chaque modification exécutée en CI avant d’être fusionnée.
Streaming et capture des changements de données (CDC)
Modifications au niveau des lignes capturées depuis les bases opérationnelles avec Debezium, et événements acheminés via Kafka, Amazon Kinesis ou Azure Event Hubs et traités dans Flink ou Spark Structured Streaming, pour des données qui doivent dater de quelques secondes ou minutes plutôt que d’un jour.
Qualité et gouvernance des données
Contrôles de fraîcheur, de volume et de schéma avec les tests dbt, Soda ou Great Expectations et alertes en cas d’échec, un catalogue avec lignage dans Unity Catalog, DataHub ou OpenMetadata, des accès accordés par rôle, et des données personnelles masquées hors production.
Sortie des plateformes legacy
Packages SSIS, entrepôts SQL Server et Oracle on-premise, clusters Teradata et Hadoop migrés par étapes vers une plateforme cloud, avec nombres de lignes et totaux rapprochés entre l’ancien et le nouveau avant toute extinction.
Données pour le machine learning et l’IA
Pipelines de features et feature stores comme Feast ou celui intégré à Databricks, jeux d’entraînement corrects à un instant donné (point-in-time), et pipelines de découpage et d’embedding qui maintiennent un index vectoriel de récupération aligné sur les documents sources.
Coût et performance de la plateforme
Dépenses des entrepôts de données et des clusters ventilées par pipeline et par équipe, puis réduites grâce à des modèles incrémentaux, au partitionnement et au clustering, à un calcul dimensionné au plus juste et à la mise en veille automatique, avec des temps de requête mesurés avant et après.
Recruter des ingénieurs data
ingénieurs data dédiés
Des Ingénieurs data qui rejoignent votre équipe à temps plein, travaillent avec vos outils et votre processus, et rendent compte à votre responsable. Vous les interviewez ; nous portons le contrat ukrainien, la paie, la facturation et les congés.
Projets de Data engineering
Un lot défini de data engineering, avec un périmètre, un plan arrêté et un responsable nommé de notre côté, qui porte le résultat et rend compte de l’avancement dans vos canaux.
Prestation continue de data engineering
Un service continu de Data engineering : les mêmes personnes chaque mois, un backlog que vous priorisez, et des heures visibles dans notre portail et sur la facture.
La page Équipe dédiée explique comment les spécialistes rejoignent votre équipe, et la page Externalisation couvre la livraison de projet, les reprises et notre mode de facturation.
Qui intervient sur vos data engineering
Ingénieurs data
Pipelines, Spark, dbt et streaming
Analytics engineers
Modèles dbt et définitions de métriques
Ingénieurs Python
Connecteurs sur mesure et ingestion d’API
Ingénieurs cloud et DevOps
Terraform et CI pour la plateforme de données
Développeurs BI
Les rapports en bout de pipeline
Choisir une plateforme de données
Microsoft Fabric lorsque l’entreprise travaille déjà dans Microsoft 365 et Power BI. Databricks lorsque du traitement à l’échelle Spark ou du machine learning s’exécute sur les mêmes données. Snowflake lorsque le travail est surtout du SQL et que l’équipe veut avoir peu à exploiter. BigQuery ou Redshift lorsque le reste du parc est sur Google Cloud ou AWS. PostgreSQL ou Azure SQL avec dbt par-dessus lorsqu’il y a une poignée de sources et des volumes modestes.
Quel que soit le choix, la plateforme est définie dans Terraform, les pipelines et les modèles vivent dans Git et se déploient par la CI avec leurs tests, le développement et la production sont séparés, et les secrets viennent d’un coffre-fort plutôt que d’un notebook.
Autres services data et IA que nous proposons
IA et machine learning
Services de développement d’IA et de machine learning : prévision, détection de fraude, systèmes de recommandation, vision par ordinateur, NLP et reconnaissance vocale, et MLOps, avec des ingénieurs machine learning dédiés ou une livraison de projet.
Analyse de données et Power BI
Services d’analyse de données et de Power BI : tableaux de bord dans Power BI, Tableau et Looker, analytique produit, tests A/B, reporting financier et marketing, avec des data analysts et des développeurs BI dédiés ou une livraison de projet.
Développement de bases de données
Services de développement et d’administration de bases de données : conception de schémas, optimisation de requêtes, migrations et sauvegardes sur SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle et MongoDB, avec des développeurs de bases de données et des DBA dédiés ou une livraison de projet.
Développement de vision par ordinateur
Services de développement de vision par ordinateur : détection d’objets, inspection visuelle, OCR, analytique vidéo, imagerie médicale et modèles sur appareils edge, avec des ingénieurs en vision par ordinateur dédiés ou une livraison de projet.
Annotation de données
Services d’annotation et d’étiquetage de données pour l’IA : annotation d’images, de vidéos, de textes, d’audio et de LiDAR, RLHF et données d’évaluation, avec un contrôle qualité sur chaque lot, par des annotateurs de données dédiés ou une livraison de projet.
MLOps
Services et conseil MLOps : plateformes ML, CI/CD pour les modèles, registres de modèles, serving et autoscaling, infrastructure GPU, supervision de la dérive et LLMOps, avec des ingénieurs MLOps dédiés ou une livraison de projet.
Développement Databricks
Développement et conseil Databricks : mise en place d’un lakehouse, pipelines Lakeflow, Unity Catalog, migrations, AI/BI, machine learning et maîtrise des coûts, avec des ingénieurs Databricks dédiés ou une livraison de projet.
Développement Snowflake
Développement et conseil Snowflake : conception d’entrepôts de données, ingestion avec Snowpipe et Openflow, dbt, migrations, Cortex AI, sécurité et maîtrise des coûts, avec des développeurs Snowflake dédiés ou une livraison de projet.
Kafka et streaming d’événements
Développement et conseil Apache Kafka : architecture événementielle, Kafka Connect et Debezium, Flink et Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK et Event Hubs, avec des ingénieurs Kafka dédiés ou une livraison de projet.
Automatisation des workflows
Services d’automatisation des workflows et d’automatisation par IA : flux n8n, Make, Zapier et Power Automate, agents IA dans les workflows, automatisations CRM, financières et documentaires, avec des développeurs d’automatisation dédiés ou une livraison de projet.
Questions sur le data engineering
Dans quels secteurs travaillent vos ingénieurs data ?
Les produits d’IA et de données, où les pipelines alimentent les modèles et l’analytique destinée aux clients ; la fintech, pour les données de transactions, de risque et de reporting réglementaire ; l’e-commerce et la distribution, pour les commandes, les stocks et le clickstream ; la santé, pour les données cliniques et de remboursement soumises à des règles d’accès strictes ; la publicité et les technologies marketing, pour les flux d’événements à haut volume et l’attribution ; et le SaaS d’entreprise, pour les données d’usage du produit et le reporting au sein du produit.
Avec quels outils et plateformes travaillez-vous ?
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric et ClickHouse pour le stockage et le calcul ; Spark, dbt, DuckDB et Polars pour le traitement ; Airflow, Dagster, Prefect, Data Factory et AWS Glue pour l’orchestration ; Kafka, Kinesis, Event Hubs, Flink et Debezium pour le streaming ; et Python et SQL partout.
Pouvez-vous reprendre des pipelines construits par une autre équipe ?
Oui. Une reprise commence par un audit en lecture seule des pipelines, des planifications et des échecs qui passent inaperçus, puis une liste écrite des risques classés par impact, avant tout changement.
En combien de temps les ingénieurs data peuvent-ils démarrer ?
Lorsque le bon ingénieur data est disponible, le démarrage ne dépend que de votre entretien, du NDA et de la cession de propriété intellectuelle. Sinon, nous lançons une recherche, qui fournit en général des profils de candidats sous deux à trois semaines, et personne ne démarre avant que vous ayez donné votre accord.
Comment recruter des ingénieurs data via BigTree108 ?
Indiquez-nous le travail à réaliser, le niveau de séniorité et les horaires dont vous avez besoin. Nous vous proposons une ou deux personnes avec leurs profils, vous les interviewez comme vous le feriez pour votre propre recrutement, puis vous signez un seul contrat avec BIG TREE 108 LLC et recevez une facture par mois.
À qui appartient le travail qu’ils produisent ?
C’est vous. Chaque spécialiste a signé avec BigTree108 un contrat qui cède à l’entreprise tous les livrables, et notre contrat avec vous vous les cède à son tour. Le code, les maquettes et les documents sont livrés dans vos propres dépôts et outils, et non conservés à un endroit où nous seuls pourrions les modifier.
Besoin de réunir vos données au même endroit ?
Indiquez-nous vos sources, vos volumes et ce que les données doivent alimenter. Vous recevez une réponse sous un jour ouvré : un plan, une recommandation de plateforme, ou des profils de candidats.