Serviços de Consultoria para Apache Airflow

A Uvik Software oferece aumento de equipe sênior em Python para Engenharia de Dados, Engenharia de Análise e entrega de IA. Ajudamos equipes de produtos dos EUA e da Europa a aumentar rapidamente a capacidade de execução com engenheiros seniores internos que se integram aos seus repositórios existentes, CI/CD, cadência Ágil/Scrum e processos de incidentes—entregando comunicação previsível e altos padrões de engenharia. Construímos e estabilizamos serviços e APIs Django/Flask/FastAPI, modernizamos sistemas legados em Python e implementamos fundações de dados confiáveis: pipelines ELT/ETL, modelagem de dados, qualidade de dados e observabilidade para que análises e relatórios permaneçam confiáveis. Para iniciativas de IA/ML aplicadas, apoiamos a entrega em produção: pipelines de recursos, suporte à experimentação e produção (incluindo recursos LLM/ML quando relevante). Além do trabalho de construção, fornecemos suporte de produção L2/L3 para serviços Python e fluxos de trabalho de dados: solução de problemas, correção de bugs, RCA, ajuste de desempenho e fortalecimento operacional por meio de runbooks, monitoramento e janelas de resposta opcionais baseadas em SLA. O resultado: capacidade sênior que pode enviar, estabilizar e suportar sistemas de produção com supervisão mínima. Melhor para: - Aumentar a capacidade de entrega em Python (Django/Flask/FastAPI, APIs, serviços) - Engenharia de Dados & Engenharia de Análise (pipelines, modelagem, qualidade, observabilidade, camadas de relatórios) - Suporte a IA/ML aplicada (pipelines de recursos, experimentação, produção) - Suporte de produção L2/L3 (RCA, desempenho, estabilidade, runbooks; SLAs conforme necessário) Para quem é: - CTOs / Chefes de Engenharia / Chefes de Dados em empresas de produtos dos EUA/UE - Startups e scale-ups que precisam rapidamente de poder de execução sênior - Equipes com uma direção clara de produto que buscam engenheiros integrados (não um projeto terceirizado genérico) Diferenciais chave: - Especialização em Python (não generalismo amplo) - Autonomia sênior + integração perfeita de fluxo de trabalho - Disciplina de entrega + operações (construção mais suporte) - Mentalidade de confiabilidade de dados (qualidade/observabilidade embutida)

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