Já trabalhou com Airflow e escreveu DAGs?

Sim, trabalhei com Apache Airflow e escrevi DAG (Directed Acyclic Graph) para automatizar e orquestrar fluxos de trabalho na área de processamento de dados e aprendizagem automática.

No Airflow, um DAG descreve uma sequência de tarefas e suas dependências. Cada tarefa é um operador, por exemplo, PythonOperator para executar funções Python, BashOperator para executar comandos, etc.

Exemplo de um DAG simples que executa duas tarefas sequencialmente:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

def task1():
    print('Tarefa 1 concluída')

def task2():
    print('Tarefa 2 concluída')

with DAG('exemplo_dag', start_date=datetime(2024, 1, 1), schedule_interval='@daily') as dag:
    t1 = PythonOperator(task_id='task1', python_callable=task1)
    t2 = PythonOperator(task_id='task2', python_callable=task2)

    t1 >> t2  # t2 depende do sucesso de t1

O uso do Airflow permite planejar, monitorar e gerenciar pipelines de dados complexos, o que é especialmente útil em projetos de ML para automatizar etapas de preparação de dados, treinamento de modelos e implantação.