Python
15 досягнень
- Розробила пайплайн погодинної агрегації споживання електроенергії на Python / SQL / Bash + Jq, досягнувши 180 мс для наборів даних за 30 днів із різнорідних джерел JSONL.
- 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.
- Реалізувала 8 проєктів Power BI з докладними посібниками, інтегрувавши інструменти Microsoft Power BI з NodeJS API та Python FastAPI для ефективної аналітики та візуалізації даних.
- Автоматизувала розгортання GIS SaaS‑застосунку, обробку даних та систему звітності за допомогою GitHub Actions CI/CD, Python, Bash та SQL.
- 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.
- Оптимізувала процеси аналізу даних та розробки програмного забезпечення, заощадивши 4 000 годин завдяки впровадженню практик CI/CD на базі GitHub, GitLab, Bash та Python.
- Розробила систему аналітичної звітності, збільшивши квартальний дохід від програмного забезпечення на 400% завдяки PDF‑звітам на базі Python.
- Автоматизувала завдання обробки даних за допомогою shell‑скриптів, PL/pgSQL, Python та Transact‑SQL, підвищивши продуктивність і ефективність.
- 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.
- Перенесла кожен рядок, звернений до користувача, з Python у дерево контенту з 874 файлів трьома мовами, знайшовши непомітно мертві переклади й перевірку, яка мовчки оцінювала лише третину досягнень.
- Побудувала міжмовну перевірку контенту, яка падає, коли переклад губить число, вказане англійською, або коли мова вживає не притаманну їй нотацію, — і знайшла два данські описи без метрики та шістнадцять українських фрагментів, що цитували на англійський лад.
- Виміряла тринадцять адрес лише за власним журналом доступу вебсервера — без кукі, без трекерів і без сторонніх сервісів — маскуючи мережу клієнта в момент запису рядка та згортаючи результат у постійний архів із 21 денного показника та 20 місячних фасетів.
Якщо це та робота, яка вам потрібна, наступний крок — розмова.
Опишіть проблему, і ми чесно скажемо, чи ми ті люди, які вам потрібні.
Ці роботи — частина того, що ми пропонуємо як Розробка пайплайнів даних (ETL/ELT), Backend- та API‑розробка, DevOps та автоматизація CI/CD, Аналітика даних та BI‑дашборди, Data Governance та якість даних, Інтернаціоналізація та локалізація, Адміністрування баз даних (DBA) та Проєктування та моделювання баз даних.
Будуєте щось, де це потрібно? Зв'язатися з нами.