Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Глеб — Python-разработчик уровня Senior из Новозыбкова, Россия. Имеет высшее образование по специальности инженер-системный программист, окончил факультет математики и технологий программирования ГГУ им. Франциска Скорины. Обладает опытом работы на проектах в сферах Government & Public Sector, E-commerce & Retail, Realty & Constructoring. Участвовал в разработке масштабируемых информационных систем с использованием Python, Django (DRF), FastAPI. Занимался проектированием архитектуры, разработкой и поддержкой ключевых модулей и микросервисов. Принимал участие в реализации механизмов репликации, партиционирования БД, фича-флагов, outbox для событий. Организовывал интеграцию с различными сервисами и системами, включая OpenAI, AssemblyAI, OpenTelemetry, Grafana. Имеет опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, DigitalOcean, Selectel, Timeweb), CI/CD-процессами, Docker, Kubernetes. Применял асинхронные фреймворки на основе asyncio при разработке высоконагруженных микросервисов. Активно использовал принципы ООП, паттерны проектирования при разработке компонентов системы. Занимался ведением документации OAS, code docs.

Senior Data Engineer с опытом более 8 лет в развитии технологических платформ, lakehouse-архитектур и BigData-решений для финтеха, телекома, e-commerce и промышленности. Ключевой стек включает Scala, Spark, Apache Flink, Kafka, Trino, Apache Iceberg, Apache Paimon, Airflow, Hadoop, Kubernetes, Python и SQL. Имею сильный опыт работы на уровне технологического ядра платформы: миграция с Hadoop на lakehouse, унификация batch и streaming-обработки, настройка Trino-доступа, Medallion-архитектуры, governance и качества данных. Работал в банковском/финансовом контуре на платформе KYC/AML, где обеспечивал требования к безопасности, аудиту, PII, RLS, Apache Ranger, SIEM и SOC 2. Умею развивать платформенные решения с фокусом на SLA, масштабируемость, воспроизводимость расчетов и снижение стоимости владения. Сильная сторона — сочетание архитектурного видения и hands-on разработки: Spark / Flink-пайплайны, Airflow, dbt, Terraform, OpenMetadata, Great Expectations и продуктивная эксплуатация data-платформ.

Даниил — Data инженер уровня Senior с опытом работы 11 лет 2 месяца. Специализируется на разработке и оптимизации data-платформ, обработке и анализе больших объёмов данных. Владеет английским языком на уровне C1. Имеет опыт работы с технологиями: Apache Kafka, PySpark, Apache AirFlow, ClickHouse, GreenPlum, PostgreSQL, Oracle, MySQL, MS SQL Server, SAS Data Integration Studio (SAS DIS), Informatica PowerCenter, Apache NiFi, Sqoop, Apache Flume, Hadoop ecosystem, Kafka, Flink, Cosmos DB, Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics, Zabbix, GitHub Actions, pytest, DBT, Confluence, Debezium. Участвовал в проектах в отраслях E-commerce & Retail и Marketing, Advertising & Design. В рамках проекта по созданию платформы обработки рыночных данных для алгоритмической торговли Даниил построил data-платформу с нуля, реализовал потоковую обработку данных через Kafka (Redpanda), разработал и оптимизировал PySpark-пайплайны, работал с внутренней архитектурой Apache Spark, построил Data Lake на базе S3/HDFS, разработал витрины данных и трансформационную логику в различных системах, реализовывал orchestration загрузок, разрабатывал кастомные операторы и hooks для Apache Airflow, настраивал интеграционные потоки между системами. Также участвовал в проекте по созданию платформы маркетинговой аналитики и обработки пользовательских данных, где анализировал большие объёмы данных, разрабатывал аналитические модели и метрики, использовал Pandas/NumPy для обработки данных, автоматизировал отчётность и обработку данных, работал с BI-инструментами.

Зелимхан — Data инженер уровня Middle+ из Москвы, имеющий опыт работы в сферах RnD, FoodTech и Telecom. Специализируется на разработке и промышленной эксплуатации платформ для работы с данными. Владеет широким спектром технологий, включая FastAPI, Java, Python3, Scala, SQL, SQLAlchemy, Apache Spark, GreenPlum, Hadoop, Hive, PySpark, Apache AirFlow, ClickHouse, Oracle, PostgreSQL, Snowflake, CI/CD, Docker, Git, GitLab, Kubernetes, Linux, Shell и другие. Имеет опыт работы на следующих проектах: - Разработка и промышленный запуск AI-driven платформы для enterprise-заказчиков. - Развитие data-платформы и аналитических сервисов для B2B-направления ритейла и delivery в проекте с Yandex Lavka B2B. - Развитие корпоративной data-платформы и backend-компонентов для enterprise-клиентов в Axenix (ex. Accenture). - Построение и развитие контуров отчётности и прогнозирования в Beeline. - Разработка ELT-процессов и оркестрации поставки данных для крупных корпоративных клиентов в Лиге Цифровой Экономики.

Data Engineer с 6+ годами коммерческого опыта в построении end-to-end data-решений, ETL/ELT-процессов, витрин данных и высоконагруженных аналитических платформ. Основной фокус — Lakehouse/Big Data, Spark, SQL, Python, Airflow, dbt, ClickHouse, S3-compatible storage, Trino/Iceberg, Kafka/Flink/Debezium, Hadoop-компоненты и оптимизация производительности потоков данных. Есть релевантный опыт в e-commerce, retail и food/consumer-доменах: Ozon, Local Kitchen, PepsiCo, а также текущий опыт в Яндексе. Работал как самостоятельный Data Engineer и как участник крупных команд, умеет собирать требования от бизнеса, анализировать источники, проектировать интеграционные потоки, поддерживать документацию и доводить решения до стабильной промышленной эксплуатации.

: Более 8 лет опыта в финансовых технологиях и высоконагруженных системах, включая разработку системы кредитного скоринга . Специализируюсь на проектировании и реализации распределённых микросервисов, оптимизации производительности баз данных и CI/CD процессов, а также интеграции ML и AI решений в backend-архитектуру. Руководил командами до 5 человек, обеспечивая качество кода и высокую эффективность работы команд. Глубокое понимание сетевого стека OSI, опыт отладки сетевого взаимодействия в высоконагруженных системах. Проектирование и реализация throttling / rate limiting на уровне API Gateway (Nginx / Angie / Spring Cloud Gateway). Настройка API Gateway для маршрутизации, балансировки и ограничения трафика . Опыт работы с системами централизованного логирования (ELK Stack / EFK).