- Проведение миграции данных большого объёма из Oracle в целевое хранилище Y-Matrix, включая анализ структуры, подготовку схем и контроль корректности переноса - Участие в проектировании и реализации архитектуры нового хранилища данных - Создание внутреннего фреймворка для стандартизации загрузки, трансформации и валидации данных в новом DWH - Разработка процессов синхронизации данных между старым и новым хранилищем - Организация поэтапной миграции с обеспечением консистентности, полноты и историчности данных - Массовая генерация таблиц в новом хранилище с сохранением структуры и логики старой модели данных - Описание и поддержка концептуальной и логической модели данных - Разработка механизмов контроля качества данных (Data Quality) после переноса - Реализация автоматизированных проверок целостности, полноты и корректности данных - Разработка процесса выявления аномалий после формирования таблиц детального слоя (DWH Detail Layer) - Тестирование ETL-процессов, нагрузочное тестирование и контроль производительности - Настройка и оптимизация DAG’ов в Airflow - Реализация data-driven зависимостей (Dataset scheduling / триггеры / сенсоры) - Мониторинг SLA, статусов задач и инфраструктуры через Grafana - Настройка оповещения при сбоях загрузки данных

- Участвовала в разработке и поддержке ETL-процессов под ключ, с учётом требований заказчиков и технических регламентов - Разрабатывала выгрузки и автоматические отчёты для страховых компаний с использованием Python (pandas, openpyxl), формировала Excel-отчёты по заданной структуре и фильтрам - Выполняла очистку, нормализацию и валидацию больших объёмов данных перед загрузкой в хранилище - Работала с геоданными (точки, полигоны, мультиполигоны) в рамках проекта «Умный город»: - обрабатывала пространственные данные, - взаимодействовала с GeoPandas, Shapely, Folium, - участвовала в анализе пространственной доступности объектов и населённых пунктов - Проектировала DAG'и в Apache Airflow, настраивала зависимости и графики выполнения - Интегрировала и трансформировала данные из внешних источников (XML, JSON, REST API) - Работала с БД: PostgreSQL (включая PostGIS), ClickHouse, Oracle, Vertica, Impala - Сотрудничала с командами аналитиков и инженеров для обеспечения стабильной поставки и трансформации данных под бизнес-задачи - Обеспечивала контроль качества данных и сопровождение пайплайнов в продакшене

Работала с DWH корпоративного уровня: извлекала, агрегировала и структурировала данные для внутренних отчётов и внешних аналитических систем Оптимизировала SQL-запросы: добавление индексов, партиционирование, рефакторинг CTE, оконных функций Участвовала в сопровождении бизнес-критичных ETL-джобов, обеспечивая стабильность выполнения и контроль качества данных Внедрила скрипты автоматической валидации агрегатов и расхождений в отчетах, что снизило количество ручных проверок Сотрудничала с бизнес-аналитиками для трансляции требований в эффективные архитектурные решения

Разработала пайплайн автоматической миграции и синхронизации данных между несколькими PostgreSQL-окружениями (prod/test/dev) Создала витрины данных на базе Spark SQL для аналитических дашбордов, сократив время извлечения данных в 3 раза Настраивала Apache Airflow: DAG’и, скоординированные под зависимости между задачами и повторными запусками Работала с Liquibase для контроля версий схем баз данных в рамках CI/CD процессов (GitLab CI) Внедрила мониторинг пайплайнов через Druid, повысив оперативность реагирования на сбои Вела документацию, ставила задачи и контролировала прогресс в YouTrack