Cloud, DevOps e Data Engineering

La maggior parte dei team di ingegneria sbatte contro lo stesso muro due volte: la prima quando l'infrastruttura smette di essere riproducibile, la seconda quando le pipeline dati smettono di essere affidabili. Costruiamo il livello che risolve entrambi i problemi. Sul fronte infrastrutturale, questo significa moduli Terraform o OpenTofu che trasformano il tuo ambiente AWS, GCP o Azure in codice versionato, oltre a pipeline CI/CD che automatizzano il percorso dal commit alla produzione. Sul fronte dati, significa modelli dbt, pipeline guidate da Airflow o Kafka, e warehouse su Snowflake, BigQuery o Databricks che forniscono ad analisti e applicazioni a valle numeri di cui possono davvero fidarsi.

Questo lavoro è pensato per team di ingegneria che hanno superato il primo prototipo — quelli in cui la configurazione manuale dei server, i deploy basati sulla conoscenza tribale o le dashboard alimentate da fogli di calcolo sono ormai il collo di bottiglia. Una startup in crescita ha bisogno di cluster Kubernetes con autoscaling e piattaforme per sviluppatori con percorsi standardizzati, così il rilascio non rallenta man mano che il team cresce. Un'azienda sommersa da export provenienti da più strumenti scollegati tra loro ha bisogno di un lakehouse e di pipeline ELT che sostituiscano la gestione manuale dei CSV con trasformazioni pianificate e testate.

Trattiamo infrastruttura e dati come un'unica disciplina, non come due consegne separate — la piattaforma e i dati che produce sono costruiti secondo lo stesso standard. Il lavoro viene definito con ambito chiaro e a costo fisso anziché a tempo indeterminato, così il costo segue il risultato: le implementazioni di infrastruttura e CI/CD partono da $8,000, le piattaforme dati complete e le pipeline partono da $25,000+.