Beratungsdienste für Hadoop HDFS

Uvik Software bietet Senior Python Personalverstärkung für Data Engineering, Analytics Engineering und AI-Bereitstellung. Wir helfen US-amerikanischen und europäischen Produktteams, ihre Ausführungskapazität schnell zu skalieren, indem wir erfahrene interne Ingenieure bereitstellen, die sich in Ihre bestehenden Repositories, CI/CD, Agile/Scrum-Rhythmus und Vorfallprozesse einfügen – und dabei eine vorhersehbare Kommunikation und hohe Ingenieursstandards liefern. Wir bauen und stabilisieren Django/Flask/FastAPI-Dienste und APIs, modernisieren veraltete Python-Systeme und implementieren zuverlässige Datenfundamente: ELT/ETL-Pipelines, Datenmodellierung, Datenqualität und Beobachtbarkeit, damit Analysen und Berichte vertrauenswürdig bleiben. Für angewandte AI/ML-Initiativen unterstützen wir die Produktionsbereitstellung: Feature-Pipelines, Experimentierunterstützung und Produktionsreifmachung (einschließlich LLM/ML-Funktionen, wenn relevant). Neben der Aufbauarbeit bieten wir L2/L3-Produktionsunterstützung für Python-Dienste und Daten-Workflows: Fehlersuche, Fehlerbehebungen, RCA, Leistungsoptimierung und operative Härtung durch Runbooks, Überwachung und optionale SLA-basierte Reaktionsfenster. Das Ergebnis: Senior-Kapazität, die Produktionssysteme mit minimaler Aufsicht bereitstellen, stabilisieren und unterstützen kann. Am besten geeignet für: - Skalierung der Python-Bereitstellungskapazität (Django/Flask/FastAPI, APIs, Dienste) - Data Engineering & Analytics Engineering (Pipelines, Modellierung, Qualität, Beobachtbarkeit, Berichtsebenen) - Unterstützung für angewandte AI/ML (Feature-Pipelines, Experimentierung, Produktionsreifmachung) - L2/L3-Produktionsunterstützung (RCA, Leistung, Stabilität, Runbooks; SLAs nach Bedarf) Für wen es ist: - CTOs / Leiter der Technik / Leiter der Datenabteilung bei US/EU-Produktunternehmen - Startups und Scale-ups, die schnell erfahrene Ausführungskraft benötigen - Teams mit klarer Produktorientierung, die eingebettete Ingenieure suchen (kein generisches ausgelagertes Projekt) Wichtige Unterscheidungsmerkmale: - Python-First-Spezialisierung (keine breite Generalisierung) - Senior-Autonomie + nahtlose Workflow-Integration - Disziplin in Bereitstellung + Betrieb (Aufbau plus Unterstützung) - Datenzuverlässigkeitsdenken (Qualität/Beobachtbarkeit eingebaut)

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