Datenpipelines & Backend-Infrastruktur
Produktionsreife Pipelines, die Daten zuverlässig und skalierbar ingestieren, transformieren und bereitstellen.
Ich entwerfe und baue End-to-End-Datenpipelines - von Rohdaten-Ingestion über Transformation bis zur Bereitstellung - mit Python, FastAPI, PostgreSQL und Docker. Der Fokus liegt auf Zuverlässigkeit: idempotente Jobs, beobachtbare Metriken, Schema-Validierung und sauberes Fehlermanagement.
Use Cases
Multi-Source-Datenaggregation
Daten aus 5+ externen APIs nach Zeitplan ziehen, auf ein gemeinsames Schema normalisieren, in Postgres speichern und über eine Read API bereitstellen.
Eventgetriebene ETL
Webhook-Trigger -> validieren -> transformieren -> speichern -> benachrichtigen. Genutzt für Payment Events, CRM-Updates und Formularübermittlungen.
Data-Warehouse-Pipelines
Operative Daten mit inkrementellen Loads, SCD2-Historie und dbt-Transformationen in BigQuery oder Redshift bewegen.
Interne API-Backends
FastAPI- und PostgreSQL-Backends für Dashboards, Mobile Apps oder Drittanbieter-Tools - mit Auth, Rate Limiting und OpenAPI-Dokumentation.
Häufige Fragen
Wie gehen Sie mit Schema-Änderungen in Quelldaten um?
Mit Pydantic-Modellen und strikter Validierung an Ingestion-Grenzen. Wenn sich ein Upstream-Schema ändert, wird die Modellmigration ein reviewbarer und testbarer PR.
Was passiert, wenn eine Pipeline mitten im Lauf fehlschlägt?
Idempotentes Design bedeutet, dass erneutes Ausführen sicher ist. Content-Hash-Deduplizierung verhindert doppelte Inserts. Checkpoint-Tabellen speichern Fortschritt, damit Teilläufe fortgesetzt werden.
Nutzen Sie dbt?
Ja, für Analytics-Transformationen, bei denen Historie und Data Lineage wichtig sind. Für operative Pipelines ist Python plus Pydantic meistens sauberer.
Was Sie bekommen
- →Ingestion-Pipelines für APIs, Dateien, Datenbanken und Event Streams
- →Transformation mit Pydantic-Schema-Validierung
- →PostgreSQL-Schema-Design und Alembic-Migrationen
- →FastAPI-Endpunkte für Datenbereitstellung
- →Orchestrierung mit Prefect oder geplanten Cron Jobs
- →Monitoring: Row Counts, Latenz, Fehlerraten, letzte erfolgreiche Läufe
Verwandte Services