ETL System - Automatyzacja agregacji danych z rynku pracy

Data rozpoczęcia: 2025-03-01
Data ukończenia: 2025-06-30
Rola: Lider zespołu / Data Engineer
Firma: GOTOIT sp. z o.o.

🎯 Opis projektu

Kompleksowy system ETL (Extract, Transform, Load) do automatycznego pozyskiwania, przetwarzania i udostępniania danych ofertowych z rynku pracy. Projekt obejmował budowę skalowalnej infrastruktury chmurowej, która codziennie przetwarza duże wolumeny danych i udostępnia je przez dedykowane API.

🚀 Główne funkcjonalności

🔄 Automatyczne pobieranie danych - Codzienne pozyskiwanie tysięcy ofert pracy z zewnętrznych źródeł
⚡ Asynchroniczne przetwarzanie - Wykorzystanie Dramatiq i Redis dla wysokiej wydajności
📊 Standaryzacja i wzbogacanie - Automatyczne czyszczenie i normalizacja danych
🔌 REST API - Udostępnienie danych dla innych zespołów przez FastAPI
☁️ Infrastruktura chmurowa - Wdrożenie na Digital Ocean z Docker
📈 Monitoring i optymalizacja - System monitorowania wydajności i diagnostyki

🛠️ Moje kluczowe zadania jako lidera zespołu

1. Architektura systemu ETL

Projektowanie i implementacja modułu pobierania danych z asynchronicznym kolejkowaniem
Wdrożenie systemu Dramatiq + Redis dla wysokiej wydajności i odporności na przeciążenia
Optymalizacja przepływu danych i zarządzanie pamięcią RAM

2. DevOps i wdrożenia

Konfiguracja i utrzymanie infrastruktury na Digital Ocean
Automatyzacja procesów CI/CD z wielokrotnymi wdrożeniami
Testowanie lokalne z MinIO (emulacja S3) i Docker

3. Zarządzanie zespołem

Analiza i przegląd pull requestów zespołu
Wsparcie techniczne w rozwoju kodu
Koordynacja prac nad różnymi modułami systemu

4. Optymalizacja wydajności

Diagnoza i rozwiązanie problemu nadmiernego zużycia pamięci RAM przez workerów Dramatiq
Implementacja systemu monitoringu wydajności
Optymalizacja zapytań do bazy danych

🎯 Zakres techniczny projektu

Backend & API

Python - Główny język programowania
FastAPI - REST API dla udostępniania danych
Dramatiq - Asynchroniczne kolejkowanie zadań
Redis - Cache i kolejkowanie

Baza danych & Storage

PostgreSQL - Główna baza danych
MinIO - Emulacja S3 dla testów lokalnych

Infrastruktura & DevOps

Digital Ocean - Platforma chmurowa
Docker - Konteneryzacja aplikacji
Git - Kontrola wersji

📊 Efekty projektu

Ilościowe rezultaty

✅ Codzienne automatyczne przetwarzanie tysięcy ofert pracy
✅ Skalowalny system obsługujący duże wolumeny danych
✅ Wysoka dostępność API dla innych zespołów
✅ Znaczące przyspieszenie analizy rynku pracy

Jakościowe korzyści

🎯 Standaryzacja danych - Spójny format dla wszystkich ofert
🔄 Automatyzacja procesów - Eliminacja ręcznej pracy
📈 Wysoka jakość danych - Wzbogacone i zwalidowane informacje
🚀 Szybki dostęp - API dla innych zespołów

🎓 Rozwój umiejętności

Projekt pozwolił mi rozwinąć kluczowe kompetencje:

🏗️ Architektura systemów - Projektowanie skalowalnych rozwiązań ETL
☁️ Cloud Computing - Wdrażanie i utrzymanie aplikacji w chmurze
⚡ Performance Engineering - Optymalizacja wydajności i diagnostyka
👥 Leadership - Zarządzanie zespołem i koordynacja prac
🔧 DevOps - Automatyzacja wdrożeń i monitoring

🏆 Wnioski

Jako lider zespołu w tym projekcie udowodniłem, że potrafię: - Zarządzać złożonymi projektami technicznymi - Optymalizować wydajność systemów produkcyjnych - Wdrażać nowoczesne rozwiązania chmurowe - Prowadzić zespół do realizacji ambitnych celów

Ten projekt stanowi doskonały przykład mojej zdolności do łączenia umiejętności technicznych z kompetencjami przywódczymi w środowisku korporacyjnym.

Technologie: Python, Dramatiq, Redis, PostgreSQL, Digital Ocean, Docker, FastAPI, Git, MinIO