Services de développement et de conseil Databricks
Développement et conseil Databricks : mise en œuvre de lakehouses sur Delta Lake et Unity Catalog, pipelines Lakeflow et jobs Spark, migrations depuis Hadoop, des entrepôts de données legacy et du Hive metastore, Databricks SQL et tableaux de bord AI/BI, machine learning et agents IA sur Databricks, CI/CD et optimisation des coûts, avec des ingénieurs Databricks dédiés à votre équipe ou un projet Databricks livré de bout en bout.
Ce que nous réalisons avec Databricks
Mise en œuvre d’un lakehouse sur Databricks
Workspaces sur Azure Databricks, AWS ou Google Cloud configurés dans Terraform avec Unity Catalog, couches brute, nettoyée et prête pour le métier dans des tables Delta Lake ou Apache Iceberg, et développement, préproduction et production séparés par catalogue et par workspace.
Pipelines Lakeflow et jobs Spark
Pipelines par lots et en streaming dans les pipelines Lakeflow, construits sur Spark Declarative Pipelines (anciennement Delta Live Tables), avec des attentes de qualité des données, une ingestion via Lakeflow Connect et Auto Loader, et des jobs PySpark planifiés dans Lakeflow Jobs.
Unity Catalog et contrôle d’accès
Catalogues, schémas et droits gérés en code, filtres de lignes, masques de colonnes et politiques fondées sur les attributs pour les données personnelles, lignage et journaux d’audit lus depuis les tables système, et Delta Sharing pour donner aux partenaires un accès gouverné sans copier les données.
Migrations vers Databricks
Clusters Hadoop et Hive, entrepôts SQL Server, Oracle et Teradata et charges Azure Synapse migrés par étapes, tables du Hive metastore mises à niveau vers Unity Catalog, et chaque table rapprochée par nombres de lignes et totaux avant l’extinction de l’ancien système.
Databricks SQL et AI/BI
SQL warehouses qui alimentent Power BI et Tableau, tableaux de bord AI/BI, vues de métriques qui définissent chaque KPI une seule fois, et Genie, où les utilisateurs métier posent des questions en langage courant sur des données et des définitions curées par l’équipe data.
Machine learning sur Databricks
Feature engineering, entraînements suivis dans MLflow 3, modèles enregistrés dans Unity Catalog et servis depuis des endpoints Model Serving, pour des modèles de prévision, de scoring et de recommandation entraînés à côté des données qu’ils utilisent.
Agents IA et récupération sur Databricks
Agents construits avec Agent Bricks ou en code, récupération sur vos documents avec Databricks AI Search (anciennement Vector Search), traçage et évaluation dans MLflow, et applications sur Databricks Apps avec Lakebase, la base Postgres managée, qui contient leurs données transactionnelles.
Maîtrise des coûts Databricks
Dépenses ventilées par job, entrepôt et équipe à partir des tables système de facturation, puis réduites par du calcul serverless ou dimensionné au plus juste, des politiques de cluster, l’arrêt automatique, Photon là où il est rentable, et le liquid clustering automatique sur les grandes tables.
CI/CD avec les Declarative Automation Bundles
Jobs, pipelines et tableaux de bord déployés depuis Git via les Declarative Automation Bundles (anciennement Databricks Asset Bundles) avec GitHub Actions ou Azure DevOps, code PySpark couvert par des tests unitaires, et service principals avec identifiants fédérés à la place de jetons d’accès personnels.
Recruter des ingénieurs Databricks
ingénieurs Databricks dédiés
Des Ingénieurs Databricks qui rejoignent votre équipe à temps plein, travaillent dans vos dépôts, votre outil de suivi et vos réunions, et rendent compte à votre responsable. Vous les interviewez ; nous portons le contrat ukrainien, la paie, la facturation et les congés.
Réalisation de projets Databricks
Une équipe qui prend en charge le projet Databricks du cadrage à la mise en production : estimation, développement, tests et déploiement, avec un responsable technique de notre côté qui porte le plan et la qualité.
Support et reprise de systèmes Databricks
Un système Databricks existant repris d’une autre équipe ou maintenu en fonctionnement : d’abord une revue en lecture seule et une liste écrite des risques, puis des correctifs et de nouvelles fonctionnalités par ordre d’impact.
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 travaille sur votre projet Databricks
ingénieurs Databricks
Lakeflow, Spark, Unity Catalog et mise en place de la plateforme
Ingénieurs data
Ingestion, pipelines et qualité des données
Analytics engineers et développeurs BI
Databricks SQL, dbt, vues de métriques et tableaux de bord
Ingénieurs machine learning
MLflow, Model Serving et agents
Ingénieurs cloud et DevOps
Terraform, réseau et CI/CD
Un lakehouse exploité comme un logiciel
Workspaces, catalogues, droits, jobs et pipelines sont tous définis en code : Terraform pour la plateforme, bundles pour les jobs et les pipelines, et pull requests avec tests pour chaque modification, de sorte que la production ne soit jamais modifiée à la main dans un notebook et que n’importe quel environnement puisse être reconstruit.
Les coûts et les accès sont pris en compte dès la première semaine : calcul tagué par équipe avec budgets et alertes, politiques de cluster qui plafonnent ce qui peut être démarré, données personnelles masquées via Unity Catalog, et workspaces joints par un réseau privé lorsque votre politique de sécurité l’exige.
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.
Data engineering
Services de data engineering : pipelines ETL, Spark, dbt et streaming, data warehouses et lakehouses sur Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift et Microsoft Fabric, avec des data engineers 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 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 développement Databricks
Dans quels secteurs travaillent vos ingénieurs Databricks ?
La fintech, la banque et l’assurance, pour les données de risque, de fraude et réglementaires ; l’e-commerce et la distribution, pour les données clients, de commandes et de demande ; les produits d’IA et de données construits sur le lakehouse ; la santé et les sciences de la vie, pour les données cliniques et de recherche soumises à des règles d’accès strictes ; la publicité et les technologies marketing, pour les données d’événements à haut volume ; l’industrie et l’énergie, pour les données de capteurs et de télémétrie ; et le SaaS d’entreprise, pour l’analytique produit.
Travaillez-vous avec Azure Databricks et Databricks sur AWS et Google Cloud ?
Oui, avec les trois. Unity Catalog, Lakeflow et les SQL warehouses fonctionnent de la même façon sur chacun ; ce qui change, ce sont le réseau, la configuration de l’identité et le stockage sous-jacent, écrits dans Terraform pour le cloud que vous utilisez.
Pouvez-vous nous faire passer du Hive metastore à Unity Catalog ?
Oui. Un inventaire des tables, des jobs et des droits vient d’abord, puis les tables sont mises à niveau par groupes, les jobs sont redirigés vers les nouveaux noms et testés, et l’ancien metastore reste en lecture seule jusqu’à ce que tous les consommateurs aient migré.
En combien de temps les ingénieurs Databricks peuvent-ils démarrer ?
Lorsque le bon ingénieur Databricks 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 Databricks 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.
Vous préparez ou réparez une plateforme Databricks ?
Indiquez-nous votre cloud, vos charges de travail et ce que la plateforme doit fournir. Vous recevez une réponse sous un jour ouvré : un plan, un audit des coûts et de la gouvernance, ou des profils de candidats.