Бази даних

• Розробила пайплайн погодинної агрегації споживання електроенергії на Python / SQL / Bash + Jq, досягнувши 180 мс для наборів даних за 30 днів із різнорідних джерел JSONL.
• Прискорила продуктивність пайплайну географічних даних у 50 разів, вдосконаливши SQL‑програмування та моделювання даних у PostgreSQL, MS SQL та Google Cloud BigQuery.
• Підвищила продуктивність застосунку географічних карт у 10 разів завдяки стратегічному переходу бази даних з MSSQL на PostgreSQL, включно з data cutover, оптимізувавши обробку та безпеку даних.
• Вирішила 1 000 проблем у географічних даних та часових рядах, використовуючи GDAL, ArcGIS, PostGIS, Mapbox, QGIS, SQL (PL/pgSQL, Transact‑SQL), Bash, забезпечивши високоякісну обробку великих даних.
• Спроєктувала, реалізувала та адмініструвала 6 пайплайнів ETL/ELT, використовуючи Google BigQuery, MSSQL, PostgreSQL, Shell scripting, PL/pgSQL та Transact‑SQL, інтегрувавши дані для ефективної обробки через Python API.
• Випустила 500 звітів з аналізу даних електроенергетики та GIS, застосовуючи поглиблені дослідження та усунення несправностей для забезпечення точної аналітики географічних і часових великих даних.
• Спроєктувала, створила та керувала 100 базами даних сховищ даних на PostgreSQL, MS SQL та Google BigQuery, переважно з GIS‑даними та часовими рядами, оптимізувавши продуктивність і масштабованість.
• Спроєктувала, розгорнула та підтримувала 10 серверів PostgreSQL і MS SQL на Ubuntu Linux VPS, забезпечивши оптимальну продуктивність і надійність серверів.
• Посилила безпеку даних, впровадивши 1 000 правил RBAC для розробників, екземплярів застосунків, PostgreSQL, MS SQL та інших Linux‑серверів, запобігши несанкціонованому доступу; задокументувала за допомогою автоматизації Ansible.
• Прискорила продуктивність PostgreSQL у 10 разів завдяки стратегічній індексації, партиціонуванню та оптимізації запитів, підвищивши ефективність бази даних для користувацьких, тенантних, геопросторових та часових електричних даних.
• Автоматизувала 100 критично важливих резервних копій даних за допомогою Barman, Google Cloud, Bash та Python, забезпечивши цілісність даних у базах даних.
• Керувала full‑stack розробкою GIS‑карт, наглядаючи за PostgreSQL, Mapbox, ReactJS та NodeJS, щоб постачити інтегроване рішення.
• Очолила розробку, розгортання та підтримку понад 30 GIS‑проєктів, продемонструвавши експертизу в технологіях PostgreSQL, Bash, Python, JavaScript, GDAL, ArcGIS, PostGIS та Mapbox.
• Автоматизувала завдання обробки даних за допомогою Shell scripting, PL/pgSQL, Python та Transact‑SQL, підвищивши продуктивність і ефективність.
• Розробила 600 пайплайнів ETL/ELT на основі PL/pgSQL для оптимізації складних робочих процесів обробки даних у кількох середовищах розробки та продакшн PostgreSQL.
• Спроєктувала багаторівневу морську платформу, розділивши фронтенд Next.js PWA, API на Go (Huma/Fiber) та рівень функцій PostgreSQL, зберігши всю бізнес‑логіку в базі даних.
• Спроєктувала архітектуру наскрізної передачі JSON, у якій функції PostgreSQL повертають повний JSON, що дослівно пересилається через Go API, усунувши проміжний unmarshalling та унезалежнивши фронтенд від змін схеми.
• Спроєктувала рівень даних PostgreSQL, побудований насамперед на функціях — 1 275 збережених функцій у 34 схемах — щоб кожне читання й кожен запис проходили через функцію, на яку база даних може видати права, а не через таблицю.
• Впровадила часовпорядковані ідентифікатори UUID v7 (PostgreSQL 18) як ключі сутностей, щоб зменшити фрагментацію індексів B‑tree та пришвидшити запити.
• Впровадила deep‑merge на основі каталогу для збережених JSON‑налаштувань, запобігши збоям через відсутні ключі при еволюції схеми.
• Змоделювала морський домен — фахівців, компанії, судна, вакансії, відгуки та решту — у 348 нормалізованих таблицях у межах 34 схем PostgreSQL, з довідниками SMALLINT та ключами UUID v7.
• Налаштувала зберігання резервних копій бази даних як infrastructure‑as‑code, провела аудит готовності до відновлення й задокументувала процедуру відновлення — назвавши залишкові прогалини, а не залишивши їх на час інциденту.
• Посилила захист застосунку за допомогою CSP на основі nonce, HSTS, cookie SameSite, ролей бази даних за принципом найменших привілеїв та серверних повторних перевірок прав доступу.
• Заклала засадничі рішення платформи в тижні після відкриття репозиторію в листопаді 2025 року — поділ на рівні, доступ до даних передусім через базу даних та планку без жодних попереджень — і вони тримаються дев'ять місяців потому.
• Побудувала рівень платежів і прав доступу — Stripe поряд із внутрішньозастосунковими покупками Apple і Google — обмеживши каталог, пошук та експорт моделлю доступу з 11 таблиць, яку перевіряє сервер.
• Перенесла повільну роботу зі шляху запиту в чергу завдань River — 15 модулів воркерів, 8 запланованих задач та 20 завдань pg_cron — щоб запит повертався, поки робота за ним триває.
• Тримала схему узгодженою впродовж 1 022 міграцій за допомогою перевірки CI, яка збирає базу даних обома шляхами — чиста інсталяція та інсталяція плюс усі міграції — і падає, коли вони розходяться.
• Побудувала власну продуктову аналітику в PostgreSQL — 47 функцій над партиціонованими таблицями подій, які самі себе очищають, — псевдонімізовану за ротаційною сіллю та обумовлену згодою відвідувача.
• Побудувала систему лояльності та репутації — 67 функцій над реєстром із 31 таблиці, з лігами, бейджами та крамницею обміну — де блокування рядка балансу закриває вікно подвійного витрачання.
• Побудувала соціальний рівень платформи — дописи, стрічку, групи, згадки, граф підписників та дайджест подій — на тому самому рівні даних, побудованому насамперед на функціях, що й решта продукту.
• Побудувала майданчик найму та кар'єрний робочий простір для моряків — 151 збережена функція у 48 таблицях — що охоплюють вакансії, заявки, сертифікати, просування в рангах та підтверджений стаж плавання.
• Згенерувала 495 сторінок досягнень трьома мовами з експорту SQLite лише для читання, де адресу сторінки авторовано як дані, тож виправлення речення більше не пересувало сторінку й не ламало посилання.
• Побудувала на Python генератор CV, рекомендацій, портфоліо та супровідних листів на основі бази даних — 41 модуль, 10 580 рядків — що відтворює шість форматів виводу з одного джерела SQLite на 23 таблиці, зібраного ідемпотентним конвеєром із 19 кроків.
• Втримала генератор на 981 тестовому випадку із порогом покриття гілок 92% і попередженнями як помилками та ствердила ідемпотентність, запустивши весь конвеєр збірки двічі з порожнього файлу й вимагаючи, щоб другий прохід нічого не змінив.
• Написала тести для самих перевірок після встановлення, що перевірка, якій дають лише чистий вхід, одного дня відзвітує чисто, бо нічого не прочитала, — підклавши помилку правопису, щоб підтвердити, що перевірка орфографії її знаходить, і взявши діапазон ідентифікаторів із бази даних, а не з числа в тесті.

Ці роботи — частина того, що ми пропонуємо як Backend- та API‑розробка, Проєктування та моделювання баз даних, Розробка пайплайнів даних (ETL/ELT), Адміністрування баз даних (DBA), Data Governance та якість даних, Full‑Stack продуктова розробка, GIS та геопросторові рішення та Оптимізація продуктивності баз даних.

Будуєте щось, де це потрібно? Зв'язатися з нами.