Наталья Ш. Инженер БД, Middle+

Разработчик с 5 годами опыта в Data engineering, Data Mining, Data Science и Machine Learning. В настоящее время специализируется на цифровой обработке изображений и анализе данных с использованием Python. Во время учебы в университете входил в состав университетской команды по участию в ICPC. Хорошо знаком со структурами данных, а также алгоритмическим программированием. В своих бакалаврских и магистерских дипломных работах описал идеи решения задач классификации данных с использованием метаэвристических и эволюционных алгоритмов. Обучался на курсах Java EE (Java SE, Spring, Hibernate). Большой опыт работы над задачами классификации изображений, извлечения информации из сложных изображений, классификации данных и обнаружения объектов. Развиты навыки статистического анализа сложных наборов данных и построения прогнозных моделей.

T-SQL: запросы, транзакции, аналитический SQL(CUBE, ROLLUP), представления, функции, хранимые процедуры, курсор, общее табличные выражения, рекурсия, индексы, секционирование, Jobs, Linked Servers. Способность быстро разбираться в чужом коде,создавать адекватный документированный T-SQL код. Есть опыт работы с большим объёмом данных( чуть более 1 миллиарда записей). Есть опыт работы в команде и использования средств коллективной работы (Microsoft Visual SourceSafe) XML: XPath Reporting Services(SSRS): простые отчеты, отчеты с параметрами, связанные отчеты, настройка автоматической рассылки отчетов, настройка безопасности. Integration Services(SSIS): Data Flow Task, Execute SQL Task, File System Task, Script Task. Analytics services(SSAS): разработка кубов, MDX. Microsoft Visual Studio 2005/2008/2012: Создание Report Server Project, Integration Services Project, Analysis Services Project. Знания и навыки по парсингу метаданных 1С для дальнейшего построения хранилища и моделей данных Apache Airflow: настройка ETL между msSql и Portgres Apache Superse: настройка источников, чартов, дашбордов и безопасности. Есть опыт написания кода на: с, javascript, 1C, PowerShell Microsoft Excel 2007/2010/2013: фильтры, сводные таблицы, впр, макросы(vba) Microsoft Visio 2010 Знание методологии описания бизнес-процессов IDEF0 PowerBI: DAX QlikView 11: QVD-файлы, проектировка и создание модели данных приложения, скрипты загрузки, синтетические ключи, Set-анализ, функции, лицензирование, разграничение прав. SAS RTDM: Создание кампаний(диаграмм), определение синхронного/ псевдо - синхронного режима вызова диаграмм. SAS base: Шаг Date, Шаг Proc, операторы, Libraries, program data vector (PDV), создание переменных/ подмножеств наблюдений, объединение/ слияние наборов данных, форматы/ ярлыки, внешний вывод, FREQ, MEANS, TABULATE. SAS Data Integration Studio: использование инструмента для написания Jobs. Знание принципов методологии ITIL

При написании кода для БД всегда имею в запасе несколько путей его написания. В изучением языка Си на хорошем уровне вычисления внутри БД вышли просто на космический уровень. За последние 9 лет работы на PostgreSQL очень плотно (минимум по 6 месяцев) работал: 1) SQL запросы, Join, табличные выражения, оптимизация (это уже 9 лет). 2) Курсоры, табличные выражения, pl|pgSQL (c 2019) 3) БД с данными на 0,5 Tb с 2019 4) роли, права доступа, взаимодействие с сайтами на предмет уровня и прав доступа (с 2021) 5) регулярные выражения, парсинг текстов (с 2021) 6) Логическая реплицация (с начала 2023) 7) настройка PostgreSQL (с 2017) 8) CСоздание техзаданий и сопроводительной документации (с 2014). 9) Сайты, взаимосвязь сайта с БД, скриптов на Python (cookie, SVG, гарфиков, ...) с 2018. 10) TOAST файлы - запись в БД через сайт, вывод из БД на сайт. Ничего не потеряется при преезде БД. 10) Python c 2020 11) Создание графиков matplotlib (python) с 2022 12) Си с 2022, но хорошо владею сентября 2023. Без создания графических приложений на Си. Примеры стиля написания кода программ, а также примеры сопроводительной документации можно посмотреть на Github.com Учет нагрузки сервера с передачей данных в БД. https://github.com/OTUS-2023-C01-SARTAKOV AP/proekt_nagruzka_PC . Проект высоконагруженные вычисления данных. https://github.com/OTUS-2023-C01-SARTAKOV-AP/proekt_mmvb_analiz . Примеры выполнения Домашних работ, слить написания кода на Си https://github.com/Sartakov-Aleksey/OTUS_2023_C07_HW . Моё кредо - писать код так, чтобы его можно было исправить/модернизировать максимум за 1-4 часа . Считаю, что главная проблема именно в том, что код часто пишется - чтобы работал (так просто получается быстрее), не сильно задумываясь над тем, что это живой организм и его нужно еще и сопровождать. Но проблема в том, что когда нужно исправить/редактировать код, то времени уходит в разы больше, чем на работу с "чистым/прозрачным" кодом.

Он обладает глубокими знаниями и навыками работы с различными технологиями и инструментами, такими как Apache AirFlow, Confluence, DBT, Git, GreenPlum, Jira, PostgreSQL, Oracle, SQL, DWH, C++, PL/SQL Developer, .NET, Entity Framework, NHibernate, C#, Delphi, Atlassian, Visual Studio и другие. На протяжении 10 лет Роман успешно работал на различных проектах в таких отраслях, как FinTech & Banking, Social Networking, Urban technology, BioTech, Pharma, Health care & Sports, RnD. В его портфолио — работа над проектами NDA, разработка MES-систем для НЛМК, преподавание в Воронежском государственном университете, а также проекты для компаний «Здоровый Город» и Bitronica. В качестве старшего разработчика Роман проектировал и сопровождал хранилище данных, разрабатывал механизмы обработки и верификации данных на сервере БД, интегрировал систему с Kafka и PostgreSQL FDW. На проекте для университета он составлял учебные материалы по работе с базами данных и обучал студентов. В НЛМК Роман занимался проектированием MES-системы с нуля, разработкой бизнес-логики, управлением командой разработчиков и поддержкой системы. Для компании «Здоровый город» он разрабатывал и оптимизировал структуру запросов и хранимых процедур в PostgreSQL, портировал проект на Mono и консультировал пользователей. А в Bitronica Роман сопровождал существующие программные продукты и разрабатывал новое ПО.

Разработчик баз данных и BI-систем

QA engineer – senior/TL около 8 лет создание тестовой документации, ручное тестирование (WEB/Mobile/Desktop/Backend), интеграционное тестирование, smoke тестирование, организация процессов тестирования

PHP Yii2 Yii Symfony Git MySQL PostgreSQL MongoDB JavaScript HTML5 CSS3 jQuery Ajax Java Python Node.js MVC SQL XML JSON REST API Composer Docker Linux ООП Веб-программирование Ruby Ruby On Rails Управление командой Управление проектами Быстро анализирую разнообразные деловые инициативы, отсеиваю неэффективные технологии. Весьма работоспособен, без активной деятельности себя не представляю. Выстраиваю общий алгоритм действий, эффективно и качественно. Предлагаю и использую в работе новые прогрессивные технологии. Опыт развития технологических бизнес-проектов. Обширный опыт разработки (фриланс: создание сайтов, репетиторство по математике и информатике) Опыт поддержки и развития IT проектов. Опыт проектирования, развертывания, поддержки высоконагруженных web-приложений. Опыт разработки автоматизированных тестов. Развитие CI/CD инфраструктуры. Статический анализ исходного кода, взаимодействие с разработчиками по исправлению и воспроизведению багов. Умение достигать высоких результатов в короткие сроки. Создание корпоративных бизнес-процессов, интеграция их в действующие методы управления. Ответственность за бизнес-результат. Повышение квалификации, курсы 2018 GeekBrains Веб-разработчик, Электронные сертификаты прилагаются 2018 GeekBrains Ruby-программист, Электронные сертификаты прилагаются Тесты, экзамены 2018 HTML&CSS. Сложный уровень GeekBrains, Программная инженерия 2018 PHP. Сложный уровень GeekBrains, Программная инженерия 2018 Linux. Средний уровень GeekBrains, Программная инженерия 2018 JavaScript. Средний уровень GeekBrains, Программная инженерия 2018 Операционные системы GeekBrains, Программная инженерия 2015 Process Mining: Data science in Action Coursera и Технический университет Эйндховена, Информация, техника и дизайн Бизнес и менеджмент Статистика и анализ информации Компьютерные технологии: искусственный интеллект 2015 Intel Delta Course 3 Intel, Программирование 2014 Intel Delta Course Intel, Программирование 2014 Программная инженерия МЕРА, Програ

- Опыт Node.JS-разработки - Опыт проектирования архитектуры и разработки REST API - Понимание принципов ООD/DDD, SOLID - Опыт проектирования и реализации приложений на базе микросервисной архитектуры - Опыт покрытия кода тестами (Jest, Mocha, Ava), юнит-тестирование - Опыт построения процессов разработки с использованием непрерывной интеграции и доставки кода (CI/CD) на базе GitHub, Jenkins/TeamCity - Знание СУБД: MongoDB, Postgres, Redis - Опыт работы с Docker - Знание git - Использование командной строки linux - Знания HTML, CSS, опыт frontend разработки с Angular.js, Require.js, Jquery. - Опыт работы с AWS сервисами (SNS, S3, EC2, Elastic Beanstalk, Route 53)