Cloud, DevOps & Data Engineering

Die meisten Engineering-Teams stoßen zweimal an dieselbe Wand: einmal, wenn die Infrastruktur nicht mehr reproduzierbar ist, und ein zweites Mal, wenn Datenpipelines nicht mehr vertrauenswürdig sind. Wir bauen die Schicht, die beides löst. Auf der Infrastrukturseite bedeutet das Terraform- oder OpenTofu-Module, die Ihre AWS-, GCP- oder Azure-Umgebung in versionskontrollierten Code verwandeln, plus CI/CD-Pipelines, die den Weg vom Commit bis zur Produktion automatisieren. Auf der Datenseite bedeutet das dbt-Modelle, Airflow- oder Kafka-gesteuerte Pipelines sowie Warehouses auf Snowflake, BigQuery oder Databricks, die Analysten und nachgelagerten Anwendungen Zahlen liefern, denen sie wirklich vertrauen können.

Diese Arbeit richtet sich an Engineering-Teams, die über ihren ersten Prototyp hinaus sind – dort, wo manuelles Server-Setup, Deployments nach Erfahrungswissen oder aus Tabellen gespeiste Dashboards mittlerweile zum Engpass geworden sind. Ein wachsendes Start-up braucht automatisch skalierende Kubernetes-Cluster und Entwicklerplattformen mit klaren Golden Paths, damit die Auslieferung mit dem Team mitwächst statt langsamer wird. Ein Unternehmen, das in Exporten aus mehreren getrennten Tools versinkt, braucht ein Lakehouse und ELT-Pipelines, die manuelles CSV-Jonglieren durch geplante, getestete Transformationen ersetzen.

Wir behandeln Infrastruktur und Daten als eine Disziplin, nicht als zwei getrennte Übergaben – die Plattform und die Daten, die sie liefert, werden nach demselben Standard gebaut. Projekte werden klar abgegrenzt und zum Festpreis kalkuliert statt offen gehalten, damit die Kosten dem Ergebnis entsprechen: Infrastruktur- und CI/CD-Projekte starten bei $8,000, vollständige Datenplattformen und Pipelines ab $25,000+.