PostgreSQL

• 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.
• 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.
• 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 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.
• Побудувала багаторівневий набір автоматизованих тестів — 981 тест Go, 543 фронтендні та браузерні специфікації, 494 поведінкові тести SQL — з мутаційним тестуванням, property‑based тестами та обов'язковою перевіркою доступності.
• 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.
• 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 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.

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

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