Python

• Utviklet en pipeline for timesaggregering av strømforbruk i Python / SQL / Bash + Jq som oppnådde 180 ms for datasett på 30 dager fra heterogene JSONL‑kilder.
• Designet, implementerte og administrerte 6 ETL/ELT‑pipelines med Google BigQuery, MSSQL, PostgreSQL, Shell‑skripting, PL/pgSQL og Transact‑SQL, og integrerte data for effektiv behandling i et Python‑API.
• Leverte 8 Power BI‑prosjekter med grundige brukerveiledninger, og integrerte Microsoft Power BI‑verktøy med et NodeJS‑API og Python FastAPI for effektiv dataanalyse og visualisering.
• Automatiserte produksjonssettingen, databehandlingen og rapporteringssystemet for en GIS SaaS‑applikasjon med GitHub Actions CI/CD, Python, Bash og SQL.
• Automatiserte 100 kritiske sikkerhetskopier av data med Barman, Google Cloud, Bash og Python, og sikret dataintegriteten på tvers av databasene.
• Ledet utvikling, produksjonssetting og støtte for over 30 GIS‑prosjekter, med ekspertise i teknologiene PostgreSQL, Bash, Python, JavaScript, GDAL, ArcGIS, PostGIS og Mapbox.
• Effektiviserte prosessene for dataanalyse og programvareutvikling og sparte 4 000 timer ved å innføre CI/CD‑praksis med GitHub, GitLab, Bash og Python.
• Utviklet et rapporteringssystem for dataanalyse og økte kvartalsinntektene fra programvaren med 400 % gjennom Python‑baserte PDF‑rapporter.
• Automatiserte databehandlingsoppgaver med Shell‑skripting, PL/pgSQL, Python og Transact‑SQL, og økte produktiviteten og effektiviteten.
• Genererte 495 resultatsider på tre språk fra en skrivebeskyttet SQLite‑eksport, med sideadressen skrevet som data, slik at en rettet setning ikke lenger flyttet siden og brøt lenken.
• Bygde en databasedrevet generator for CV, referanser, portefølje og søknadsbrev i Python — 41 moduler, 10 580 linjer — som gjengir seks utdataformater fra én SQLite‑kilde med 23 tabeller, satt sammen av en idempotent pipeline i 19 trinn.
• Skrev tester for selve kontrollene etter å ha slått fast at en kontroll som bare får ren inndata, en dag vil melde rent fordi den ikke leste noe — plantet en stavefeil for å bekrefte at stavekontrollen finner den, og hentet et id‑område fra databasen i stedet for fra et tall i testen.
• Flyttet alle brukerrettede strenger ut av Python og inn i et innholdstre på 874 filer på tre språk, etter å ha funnet døde oversettelser ingen kunne se var døde, og en kontroll som i det stille vurderte en tredjedel av resultatene.
• Bygde en innholdskontroll på tvers av språk som feiler når en oversettelse mister et tall den engelske teksten oppgir, og når et språk bruker en notasjon som ikke hører hjemme i det — og fant to danske beskrivelser som manglet en måleverdi, og seksten ukrainske tekstbiter med engelske anførselstegn.
• Målte tretten adresser ut fra webserverens egen tilgangslogg alene — ingen informasjonskapsel, ingen sporingsverktøy og ingen tredjepartstjeneste — maskerte klientnettverket idet hver linje skrives, og samlet resultatet i et permanent arkiv med 21 daglige tellinger og 20 månedlige fasetter.

Dette arbeidet er en del av det vi tilbyr som Utvikling av datapipelines (ETL/ELT), Backend- og API‑utvikling, DevOps og CI/CD‑automatisering, Dataanalyse og BI‑dashbord, Datastyring og datakvalitet, Internasjonalisering og lokalisering, Databaseadministrasjon (DBA) og Databasedesign og datamodellering.

Holder du på med noe som krever dette? Ta kontakt.