Послуги з data engineering
Послуги з data engineering: ETL- і ELT-пайплайни, сховища даних і lakehouse на Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift та Microsoft Fabric, обробка даних у Spark, моделювання в dbt, потокова обробка на Kafka та платформи даних для аналітики й AI. Виділені data-інженери у вашу команду або платформа даних, реалізована від початку до кінця.
Роботи з data engineering, які ми беремо на себе
Завантаження даних і ETL-пайплайни
Завантаження з баз даних, API SaaS-сервісів, файлів і трекерів подій через Airbyte, Fivetran, dlt або власний код на Python, із запуском за розкладом в Airflow 3, Dagster, Azure Data Factory чи AWS Glue. Завантаження інкрементальні, де це можливо, і безпечні для повторного запуску, а також reverse ETL назад у ваш CRM і продукт.
Сховища даних і lakehouse
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift і Microsoft Fabric або озеро даних на S3 чи Azure Data Lake Storage з таблицями Apache Iceberg або Delta Lake. Дані організовано в шари: сирі, очищені та готові до використання в бізнесі.
Spark і обробка великих обсягів даних
Пакетні завдання на PySpark і Spark SQL в Databricks, Amazon EMR чи Fabric, з партиціюванням і налаштуванням, щоб нічний запуск вкладався у відведений час, а також DuckDB або Polars там, де дані вміщуються на одній машині.
Моделювання даних у dbt
Схеми типу «зірка» і моделі Data Vault у вигляді SQL у Git, з тестами на ключі, зв'язки та допустимі значення, документацією й походженням даних (lineage), що генеруються з коду, і запуском кожної зміни в CI до злиття.
Потокова обробка та change data capture
Зміни на рівні рядків, які Debezium фіксує в операційних базах даних, і події, що проходять через Kafka, Amazon Kinesis або Azure Event Hubs та обробляються у Flink чи Spark Structured Streaming. Це для даних, які мають відставати від джерела на секунди чи хвилини, а не на добу.
Якість даних і управління даними
Перевірки свіжості, обсягу й схеми за допомогою тестів dbt, Soda або Great Expectations зі сповіщеннями про збої, каталог із lineage в Unity Catalog, DataHub чи OpenMetadata, доступ за ролями та маскування персональних даних поза продакшном.
Перехід зі застарілих платформ
Пакети SSIS, локальні сховища на SQL Server і Oracle, кластери Teradata та Hadoop переносимо на хмарну платформу поетапно, а перш ніж щось вимкнути, звіряємо кількість рядків і підсумки між старою та новою системами.
Дані для машинного навчання та AI
Пайплайни ознак і feature store, як-от Feast або вбудований у Databricks, навчальні набори, коректні на момент часу (point-in-time correct), а також пайплайни чанкінгу й ембедингів, які синхронізують векторний індекс для пошуку з вихідними документами.
Вартість і продуктивність платформи
Витрати на сховища та кластери розбиваємо за пайплайнами й командами, а потім скорочуємо: інкрементальні моделі, партиціювання та кластеризація, обчислювальні ресурси потрібного розміру й автоматичне призупинення. Час виконання запитів вимірюємо до і після.
Наші data-інженери для вашої команди
Виділені data-інженери
Data-інженери, які приєднуються до вашої команди на повний робочий день, працюють у ваших інструментах і за вашим процесом і звітують вашому керівнику. Співбесіду проводите ви, а український договір, зарплата, рахунки й відпустки на нас.
Data engineering як окремий проєкт
Окремий проєкт (напрям: data engineering) з визначеним обсягом, фіксованим планом і призначеним керівником з нашого боку, який відповідає за результат і звітує про хід роботи у ваших каналах.
Постійна співпраця: data engineering
Data engineering як постійна послуга: ті самі люди щомісяця, беклог, пріоритети в якому визначаєте ви, і години, які видно в нашому порталі та в рахунку.
На сторінці виділеної команди пояснено, як фахівці приєднуються до вашої команди, а на сторінці аутсорсингу описано реалізацію проєктів, прийняття систем від інших команд і те, як ми беремо оплату.
Хто працює над вашим проєктом (напрям: data engineering)
Data-інженери
Пайплайни, Spark, dbt і потокова обробка
Analytics-інженери
Моделі dbt і визначення метрик
Python-інженери
Власні конектори та завантаження даних через API
Інженери з хмари та DevOps
Terraform і CI для платформи даних
BI-розробники
Звіти в кінці пайплайна
Вибір платформи даних
Microsoft Fabric, коли компанія вже працює в Microsoft 365 і Power BI. Databricks, коли на тих самих даних виконується обробка масштабу Spark або машинне навчання. Snowflake, коли робота здебільшого з SQL і команда не хоче багато чого підтримувати. BigQuery або Redshift, коли решта систем працює в Google Cloud чи AWS. PostgreSQL або Azure SQL із dbt зверху, коли джерел кілька, а обсяги скромні.
Яку б платформу ви не обрали, її описано в Terraform, пайплайни й моделі зберігаються в Git і розгортаються через CI разом із тестами, розробка та продакшн розділені, а секрети беруться зі сховища секретів, а не з ноутбука.
Інші послуги у сфері даних і AI, які ми надаємо
AI і машинне навчання
Розробка AI і машинного навчання: прогнозування, виявлення шахрайства, рекомендаційні системи, комп'ютерний зір, NLP і розпізнавання мовлення, MLOps. Виділені інженери з машинного навчання або реалізація проєкту.
Аналітика даних і Power BI
Аналітика даних і Power BI: дашборди в Power BI, Tableau і Looker, продуктова аналітика, A/B-тестування, фінансова та маркетингова звітність. Виділені аналітики даних і BI-розробники або реалізація проєкту.
Розробка баз даних
Розробка та адміністрування баз даних: проєктування схем, оптимізація запитів, міграції й резервне копіювання на SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle та MongoDB. Надаємо виділених розробників баз даних і DBA або виконуємо проєкт.
Комп'ютерний зір
Розробка комп'ютерного зору: виявлення об'єктів, візуальний контроль, OCR, відеоаналітика, аналіз медичних зображень і моделі на edge-пристроях. Надаємо виділених інженерів із комп'ютерного зору або виконуємо проєкт.
Розмітка даних
Анотація та розмітка даних для AI: зображення, відео, текст, аудіо й LiDAR, дані для RLHF та оцінювання, контроль якості кожної партії. Надаємо виділених анотаторів даних або виконуємо проєкт.
MLOps
Послуги та консалтинг з MLOps: ML-платформи, CI/CD для моделей, реєстри моделей, serving й автомасштабування, GPU-інфраструктура, моніторинг дрейфу та LLMOps. Надаємо виділених MLOps-інженерів або виконуємо проєкт.
Розробка на Databricks
Розробка та консалтинг із Databricks: налаштування lakehouse, пайплайни Lakeflow, Unity Catalog, міграції, AI/BI, машинне навчання й контроль витрат. Надаємо виділених інженерів Databricks або виконуємо проєкт.
Розробка на Snowflake
Розробка та консалтинг із Snowflake: проєктування сховища даних, завантаження даних через Snowpipe і Openflow, dbt, міграції, Cortex AI, безпека та контроль витрат. Надаємо виділених розробників Snowflake або виконуємо проєкт.
Kafka і потокова обробка подій
Розробка та консалтинг із Apache Kafka: event-driven архітектура, Kafka Connect і Debezium, Flink та Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK і Event Hubs. Надаємо виділених Kafka-інженерів або виконуємо проєкт.
Автоматизація бізнес-процесів
Автоматизація робочих процесів та AI-автоматизація: сценарії в n8n, Make, Zapier і Power Automate, AI-агенти в робочих процесах, автоматизація CRM, фінансів і роботи з документами. Надаємо виділених розробників автоматизації або виконуємо проєкт.
Запитання про data engineering
У яких галузях працюють ваші data-інженери?
AI-продукти та продукти на основі даних, де пайплайни живлять моделі й аналітику для клієнтів; фінтех: дані про транзакції, ризики та регуляторна звітність; e-commerce і роздрібна торгівля: замовлення, залишки й clickstream; охорона здоров'я: клінічні дані та дані про страхові виплати за суворих правил доступу; рекламні та маркетингові технології: потоки подій великого обсягу й атрибуція; корпоративний SaaS: дані про використання продукту та звітність усередині продукту.
З якими інструментами й платформами ви працюєте?
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric і ClickHouse для зберігання та обчислень; Spark, dbt, DuckDB і Polars для обробки; Airflow, Dagster, Prefect, Data Factory та AWS Glue для оркестрації; Kafka, Kinesis, Event Hubs, Flink і Debezium для потокової обробки; а також Python і SQL на всіх етапах.
Чи можете ви прийняти пайплайни, створені іншою командою?
Так. Прийняття від іншої команди починається з огляду пайплайнів, розкладів і непомічених збоїв з доступом лише на читання та письмового переліку ризиків за ступенем впливу. Усе це відбувається до будь-яких змін.
Як швидко можуть стати до роботи data-інженери?
Якщо відповідний data-інженер вільний, старт залежить лише від вашої співбесіди, NDA і передачі прав на інтелектуальну власність. Інакше ми проводимо пошук, який зазвичай дає профілі кандидатів за два-три тижні, і ніхто не починає роботу, доки ви не скажете «так».
Як найняти фахівців через BigTree108, якщо вам потрібні data-інженери?
Розкажіть про роботу, рівень і години, які вам потрібні. Ми пропонуємо одну-двох людей з їхніми профілями, ви проводите з ними співбесіду так, як зі своїм власним кандидатом, підписуєте один договір із ТОВ «БІГ ТРІ 108» і отримуєте один рахунок на місяць.
Кому належать результати їхньої роботи?
Вам. Кожен фахівець має підписаний із BigTree108 договір, за яким усі результати роботи передаються компанії, а наш договір із вами передає їх далі. Код, дизайн-макети та документи постачаються у ваші власні репозиторії та інструменти, а не зберігаються там, де змінити їх можемо лише ми.
Потрібні всі ваші дані в одному місці?
Розкажіть про ваші джерела, обсяги та про те, що мають живити ці дані. Ви отримаєте відповідь протягом одного робочого дня: план, рекомендацію щодо платформи або профілі кандидатів.