SQL

• 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.
• 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 розгортання GIS SaaS‑застосунку, обробку даних та систему звітності за допомогою GitHub Actions CI/CD, Python, Bash та SQL.
• 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 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.
• 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.
• 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.
• 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.

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

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