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 пайплайн географічних даних у 50 разів, удосконаливши 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 фінальним перенесенням даних (cutover), оптимізувавши обробку та безпеку даних.
• Усунула 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‑скрипти, 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 та створила 100 баз даних для сховищ даних на PostgreSQL, MS SQL та Google BigQuery, переважно з GIS‑даними та часовими рядами, і керувала ними, 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, інстансів застосунків, PostgreSQL, MS SQL та інших Linux‑серверів, запобігши несанкціонованому доступу; задокументувала їх як автоматизацію в Ansible.
• Прискорила 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 в усіх базах.
• Очолила розробку, розгортання та підтримку понад 30 GIS‑проєктів, продемонструвавши фахові знання технологій PostgreSQL, Bash, Python, JavaScript, GDAL, ArcGIS, PostGIS та Mapbox.
• Автоматизувала завдання обробки даних за допомогою shell‑скриптів, 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 продакшну 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 проміжну десеріалізацію (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.
• Запровадила впорядковані за часом 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 в міру розвитку схеми.
• Змоделювала морську предметну галузь — 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 у вигляді інфраструктури як коду (infrastructure‑as‑code), провела аудит готовності до відновлення й задокументувала процедуру відновлення — чітко назвавши наявні прогалини, а не залишивши їх на час інциденту.
• 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 допомогою солі, що регулярно змінюється, і ввімкнену лише за згодою відвідувача.
• Побудувала систему лояльності та репутації — 67 функцій на основі реєстру з 31 таблиці, з лігами, бейджами та крамницею обміну, — і блокувала рядок балансу, щоб закрити вікно для подвійного витрачання.
• 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 адреса сторінки задається як дані, тож виправлення речення більше не змінювало адресу сторінки 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 пайплайном із 19 кроків.
• Написала тести для самих перевірок, з'ясувавши, що перевірка, яка отримує лише чисті вхідні дані, одного дня звітуватиме про чистоту, бо нічого не прочитала: підклала помилку правопису, щоб підтвердити, що перевірка орфографії її знаходить, і взяла діапазон ідентифікаторів із бази даних, а не з числа в тесті.

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

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