Maurits Schröder

Laatste bericht

Jullie stack draait in productie, dus de oorzaak van zo'n build-probleem wil je achterhalen zonder de dagelijkse pijplijn te verstoren. 
Ik onderzoek dat los van productie: de Airflow-logs en de dbt-artifacts (run_results, manifest) naast elkaar, het falende model isoleren met select in een dev-target, controleren of de macro de juiste SQL genereert, en valideren tegen Redshift. Zo is snel duidelijk of het in de data, de modellogica of een macro zit.

Python en SQL zijn dagelijkse kost; met dbt en Airflow ben ik goed bekend en ik werk me snel in een bestaande codebase in zonder dat iemand die hoeft uit te leggen. Logs lezen en gestructureerd terugredeneren naar de oorzaak is precies waar dit op neerkomt.

Ik rond op dit moment mijn huidige opdracht af en heb daarna een paar dagen ruimte, dus ik kan dit op korte termijn oppakken. Omdat de oorzaak nog niet vaststaat, noem ik liever geen bedrag in het wilde weg: ik kijk er eerst kort naar om te zien waar het zit en geef je dan een vaste prijs voor het oplossen, in de meeste gevallen binnen het budget dat jullie aangeven.

Laat gerust weten of je wilt dat ik er kort induik, dan plan ik het meteen in!

Fijne avond!
Wesley