Data Engineering-konsulter i Stockholm
Data Engineering-konsulter i Stockholm
SwedQ erbjuder seniora Data Engineers och Data Architects som går in i ert team och bygger och driver dataplattformar, pipelines och streaminglösningar i AWS, Azure och Databricks.
Vad gör en Data Engineering-konsult?
En Data Engineer bygger de pipelines och plattformar som flyttar data från källsystem till de personer och modeller som använder den. Det omfattar inläsning, transformering, lagring, kvalitetskontroller och den automatisering som håller allt igång på ett tillförlitligt sätt.
När organisationer tar in Data Engineering-konsulter
Oftast när dataarbetet har vuxit ifrån nuvarande team eller plattform:
- En dataplattform behöver moderniseras eller flyttas till molnet
- Analys, ML eller generativ AI bromsas av opålitlig data
- Realtids- eller händelsedrivna behov kräver kompetens inom streaming
- En leverans har en deadline och teamet behöver senior kapacitet snabbt
Roller SwedQ kan erbjuda
Konsulterna matchas mot rollen och miljön, inte mot en generell profil.
Seniora Data Engineers
Pipelines, ETL/ELT, batch- och realtidsbearbetning i Python, SQL, Scala och Spark.
Data Architects
Plattformsdesign, Lakehouse- och data lake-arkitektur, modellering och styrning.
Analytics Engineers
Transformeringslager, semantiska modeller och testade dataset för rapportering och analys.
Streamingspecialister
Kafka och händelsedrivna arkitekturer för data i realtid.
Cloud Data Engineers
Datatjänster i AWS och Azure, inklusive lagring, bearbetning och orkestrering.
Dataplattform- och DataOps-specialister
Infrastructure as code, CI/CD och observerbarhet för dataplattformar.
Vanliga tekniska miljöer
Våra konsulter arbetar ofta med:
- Python, SQL, Scala, Spark och PySpark
- Airflow och andra verktyg för orkestrering
- Databricks, data lakes och Lakehouse-arkitekturer
- Datatjänster i AWS och Azure
- Kafka och event streaming
- Verktyg för datakvalitet, styrning och observerbarhet
Inbäddade specialister eller ett leveransteam
Inbäddade specialister arbetar i ert team, efter era prioriteringar och arbetssätt. Ett leveransteam tar ansvar för ett avgränsat resultat, till exempel en ny pipeline eller en plattformsmigrering. När ni behöver ett bredare plattformsresultat levererat hela vägen täcks det av vårt erbjudande inom dataplattformar.
Datakvalitet, styrning och grund för AI
Analys, ML och generativ AI kräver data som är dokumenterad, testad och styrd. Våra konsulter bygger in kvalitetskontroller, spårbarhet och behörigheter i pipelines från början, så att senare initiativ inte behöver bygga om grunden.
Så går matchningen till
Vi börjar med ett kort samtal om roll, miljö och team. Därefter föreslår vi konsulter vars verifierade erfarenhet passar, och ni träffar dem innan ni bestämmer er. Tillgänglighet och startdatum bekräftas för varje uppdrag.
Vanliga frågor
Arbetar era Data Engineers på plats i Stockholm?
Ja, på plats, hybrid eller på distans, beroende på vad uppdraget kräver. De flesta av våra konsulter finns i Stockholmsområdet.
Vad är skillnaden mellan Data Engineering-konsulter och dataplattformar?
Konsultverksamheten erbjuder inbäddade specialister och leveransteam. Dataplattformar är ett bredare erbjudande där SwedQ levererar plattformsresultat hela vägen.
Kan ni hjälpa till med Databricks eller Lakehouse-arkitektur?
Ja. Lakehouse-arkitektur, Databricks och datatjänster i AWS och Azure är vanliga delar av våra konsulters arbete.
Hur snabbt kan en konsult börja?
Det beror på rollen och aktuell tillgänglighet. Vi bekräftar realistiska startdatum under matchningen i stället för att lova en fast ledtid.
Redo att diskutera nästa steg?
En senior specialist på SwedQ går igenom varje förfrågan. Berätta vad ni vill uppnå så föreslår vi ett lämpligt nästa steg.