Каталог специалистов

Дмитрий — Data Scientist из Санкт-Петербурга. Специализируется на AI & Robotics. Имеет опыт работы в качестве NLP/ML-специалиста над проектом по разработке NLP-сервиса, где занимался созданием модулей предобработки текста и решением задач по определению именованных сущностей и их классификации. Собранный сервис был отправлен в продакшн. Также работал NLP-инженером над другим проектом, связанным с разработкой чат-бота с функциями ИИ. Занимался написанием REST API для доступа к LLM на сервере и дальнейшей реализацией ИИ-агентов. Чат-бот успешно внедрён со стороны заказчика.

Ключевые навыки Python, SQL, Linux, FastAPI, Git, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, REST, WebSockets Python, FastApi, PostgreSQL, MySQL, SQLAlchemy, alembic, pytest, async, jwt, json, Firebase Cloud Messaging, RabbitMQ, pydantic, websockets, Docker, Jira, Git, GitLab, Linux Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Git, Linux, WebSockets, Docker, Asyncio Обо мне Аналитический склад ума, целеустремленность, внимательность к деталям. Хороший технический бэкграунд. Новые знания и опыт даются легко. Пишу код с 2011 года. Знаю и люблю Python, изучаю Go и хотел бы применить его на практике. Не сдаюсь, пока не найду решение для поставленной задачи. Силен и как командный игрок и как самостоятельная единица. Читаю много профессиональной литературы, не представляю свою жизнь без постоянного саморазвития.

- опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с (большими) данными, обработка данных, машинное обучение; - опыт написания тестов для разработанного функционала; - опыт рефакторинга кода; - опыт работы с git; - опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); - развитые коммуникативные навыки;

Марат — Senior Python разработчик из Казани с опытом работы 6 лет 2 месяца. Специализируется на разработке API, интеграциях и ETL-конвейерах. Имеет опыт работы в отраслях Realty & Constructoring, E-commerce & Retail, Manufacturing, Media, Telecom. Участвовал в проектах по разработке API для строительных компаний, интернет-магазинов, интеграций документооборота, инструментов для пропускных пунктов. Занимался оптимизацией и ускорением пайпланов с помощью фреймворка Dagster, проектированием ETL-конвейеров через Airflow, разработкой фронтенда и бэкенда с помощью Next.js и Django. Владеет технологиями: aiogram, Apache AirFlow, API, Celery, Dagster, Django, Docker, Elasticsearch, ETL, FastAPI, Flask, GitLab, GitLab CI/CD, GraphQL, HTML, JavaScript, Kafka, Kubernetes, Next.js, NLTK, Pyramid, PyTorch, RabbitMQ, SQL, Tensorflow.

Мария Семёнычева — высококвалифицированный специалист в области разработки программного обеспечения с глубоким опытом работы в Java-экосистеме и смежных технологиях. Её профессиональный профиль включает уверенное владение JDK 8/11, Java EE 6, Spring Framework, Kotlin, а также опыт работы с Big Data, микросервисной архитектурой и DevOps-инструментами. Мария обладает знаниями в области проектирования высоконагруженных систем, интеграции сложных решений и автоматизации процессов. Её навыки охватывают широкий спектр технологий, включая Apache Kafka, Docker, Kubernetes, Apache Spark, OLAP-кубы и системы мониторинга (Prometheus, Grafana). Мария демонстрирует не только техническую экспертизу, но и лидерские качества, умение работать в команде и решать сложные задачи. Её профессиональный путь отмечен благодарностями и наградами, включая благодарственные письма от руководства Центрального Банка России и участие в крупных проектах, таких как обработка данных контрольно-кассовой техники для ФНС. Она активно развивается, регулярно повышая квалификацию через курсы и сертификации, такие как Red Hat, Udemy и Stepik. Мария сочетает в себе глубокие технические знания, творческий подход к решению задач и стремление к постоянному развитию. Её опыт и навыки делают её ценным специалистом в области разработки и интеграции сложных IT-решений.

Опыт работы с SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора, джоины, CTE, функции, процедуры, транзакции); Работа с реляционными БД: PostgreSQL, Greenplum. Ограничения, индексы, PXF и т.д.; Разработка и оптимизация функций и процедур по переносу данных из stg слоя в слой dds; Работа с DWH (схемы построения, нормализация/денормализация, SCD, построение витрин данных); Настройка интеграции Greenplum и ClickHouse для реализации аналитических запросов; Участие в создании ETL\ELT процессов; Работа с Apache Airflow; Проведение очистки и обработки данных используя Python, pandas, PySpark; Задачи AD-hoc аналитики; Визуализация данных в Tableau, Metabase, Python, Excel, анализ результатов; Документирование процессов и архитектуры решений в Confluence;

Алексей — опытный Java-разработчик, специализирующийся на создании и поддержке веб-приложений. Обладает навыками работы с различными технологиями и инструментами, такими как Apache, API, Atlassian, Big Data, ETL, Framework, Git, GreenPlum, Hadoop, Hibernate ORM, Hive, Java, Jenkins, Jira, JSON API, Kafka, Kotlin, Linux, Maven, Microservices, PostgreSQL, REST, Scala, Spark, Spring, Spring Boot, Spring Data, Spring MVC, Spring Security, SQL и другие. Алексей имеет опыт работы в проектах для компаний из сфер телекоммуникаций, FinTech & Banking и Insurance. Он участвовал в разработке сайтов для автоконфигурирования инструментов, проектировании модульной архитектуры приложения, оптимизации существующих ETL процессов, внедрении системы мониторинга и логирования. Также он занимался разработкой и поддержкой продуктовых витрин, проектированием и реализацией высокоэффективных и масштабируемых приложений на Java, интеграцией Java-приложений с Apache Hadoop, Apache Spark и Apache Kafka для анализа, хранения и обработки больших объёмов данных. В проектах Алексей выполнял задачи по разработке и поддержке микросервисов, работе с базами данных, участию в Agile-процессах, обеспечению качества кода и улучшению DevOps процессов.

Меня зовут Кирилл, я дата-инженер с опытом работы более трех лет, и я убежден, что мои навыки и знания станут ценным дополнением к вашей команде. Моя экспертиза охватывает разработку и оптимизацию ETL/ELT-процессов, работу с большими данными и внедрение эффективных решений для аналитики, что позволяет мне успешно справляться с задачами в сложных распределенных системах. В проекте биллинговой системы я разрабатывал ETL-пайплайны с использованием Apache Spark, настраивал мониторинг производительности кластеров Greenplum и Hadoop, а также внедрял автоматизированные проверки кода, что повысило эффективность обработки данных. В банковском проекте я создавал OLAP-кубы, оптимизировал SQL-запросы и интегрировал аналитические системы, обеспечивая надежность и высокую производительность инфраструктуры. Мой технологический стек включает Python, SQL, Apache Spark, Airflow, Greenplum, Kubernetes и другие современные инструменты, что позволяет мне гибко подходить к решению задач. Мои сильные стороны — это глубокое понимание оптимизации данных, автоматизация процессов и разработка масштабируемых решений. Я уверен, что мой опыт поможет ускорить выполнение ваших задач, оптимизировать инфраструктуру и внедрить передовые инструменты.

Здравствуйте, меня зовут Владимир. Я — дата-инженер с более чем трёхлетним опытом, специализирующийся на построении надёжных и масштабируемых аналитических систем. За это время мне удалось реализовать решения, превращающие разрозненные массивы кликов, транзакций и событий в полноценные платформы, помогающие бизнесу принимать обоснованные решения и увеличивать доход. В рамках своей работы я проектировал архитектуру хранилищ данных на Greenplum и ClickHouse, разрабатывал отказоустойчивые ETL-процессы с использованием Apache Spark и PySpark, эффективно обрабатывал большие объёмы данных в Hadoop и HDFS, а также оптимизировал SQL-запросы до высокопроизводительных значений. Я обладаю опытом интеграции Apache Airflow с различными системами, включая написание собственных операторов, и умею выстраивать CI/CD-процессы, обеспечивая стабильную и безопасную поставку кода. Также я активно участвовал в настройке и сопровождении среды на базе Docker и Kubernetes, с особым вниманием к качеству кода, тестированию и документации.

Data Engineer с глубокими знаниями в проектировании и развитии хранилищ данных, а также в разработке управленческой отчетности и аналитики. Обладает навыками написания и оптимизации SQL-запросов, разработки ETL/ELT-процессов (написание процедур на PL/SQL, DBT и Apache Spark) и мониторинга работы данных. Имеет опыт взаимодействия с различными командами, включая бизнес-аналитику и тестирование, что позволяет эффективно решать задачи и обеспечивать высокое качество данных. В ходе работы в финансовом секторе использовал современные технологии, такие как Oracle (Exadata), PL/SQL, Python, Apache Airflow и Tableau. Успешно курировал младших разработчиков, внедрял новые решения и поддерживал существующие системы. Умеет работать в команде, ведет документацию в Confluence, активно участвуя в обсуждениях и предлагая оптимизации для повышения эффективности процессов.

● Опыт работы на коммерческих проектах более 3,5 лет ● Обладает обширными знаниями в области проектирования и оптимизации ETL/ELT-процессов, разработки и поддержки DWH, а также работы с большими данными ● Специализируется на использовании современных технологий для обработки, хранения и анализа данных. ● Занимается проектированием и реализацией ELT, ETL-пайплайнов, работает с DWH для аналитики и отчетности. ● Имеет опыт написания и оптимизации SQL- запросов к БД (Oracle) ● Умеет настраивать и поддерживать кластеры ClickHouse; организовывать ETL-процессы для витрин данных. ● Занимается оптимизацией витрин данных на Hadoop и Greenplum; автоматизацией составления S2T для аналитиков ● Имеет опыт разработки на Python и Golang

КОММЕНТАРИИ • Занимался разработкой сайтов Front-end, Back-end; • Занимался внедрением нового функционала в системах SAP SRM/ERP/RCM Сбербанка; • Отвечал за направление автоматического тестирования; • Занимался автоматизацией процессов инкассации в IT департаменте МКБ; • Дополнительные навыки: MATLAB, WEB, SQL, C++, Python, Ms Excel.

Дата инженер / Системный Аналитик с опытом работы более 5 лет. Я являюсь опытным специалистом, которому нравится создавать новаторские и эффективные решения. У меня обширный опыт в разработке и глубокое понимание современных технологий. Проактивный командный игрок с отличными навыками коммуникации, способен быстро осваивать новые технологии и методологии. Ставлю требования бизнеса на первое место. Независимо от того, работаю я самостоятельно или в составе команды, моя цель – достигать результатов, которые превосходят ожидания и способствуют успеху бизнеса. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Hadoop, HDFS, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow. Облачные технологии Yandex Cloud (DataLens, Object Storage, Virtual Machines, Data Proc, Cloud Functions, Managed Kubernetes, Managed Service for PostgreSQL, KMS, IAM, Monitoring). Базы данных PostgreSQL, Greenplum, Oracle, ClickHouse, MongoDB, Redis. Брокеры сообщений Apache Kafka. Data Science Pandas, NumPy. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда»,, Схема «Снежинка»,), Сущность-Связь (ER) Моделирование, Нормализация / Денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes, Bash скриптинг. Системы контроля версий Git, GitLab, GitHub.

Опыт работы в разработке более 7-ми лет Опыт разработки REST API Опыт интеграции со сторонними сервисами Опыт работы с микросервисами

Дата Инженер / Бизнес-Аналитик с опытом работы более 5+ лет. Квалифицированный специалист с богатым опытом использования различных технологий для решения сложных задач. Мой опыт позволяет мне эффективно ориентироваться в стеке технологий и быстро находить наиболее эффективные решения. Стремлюсь быть в курсе последних событий в отрасли, чтобы всегда обеспечивать наилучшие результаты. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Airflow, Apache Spark, PySpark, Apache Hadoop, Apache Hive, HDFS. Облачные сервисы Yandex Cloud (DataLens, Object Storage, Compute Cloud, Data Proc, Virtual Machines, Cloud Functions, Managed Service for ClickHouse, Managed Service for PostgreSQL). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Redis, ClickHouse, Greenplum, MongoDB. Брокеры сообщений Kafka. Data Science Pandas, NumPy. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда», Схема «Снежинка»), Моделирование Сущность-Связь (ER), Нормализация / Денормализация. DevOps Docker, Docker Compose, Bash scripting, Kubernetes. Системы контроля версий Git, GitHub, Bitbucket.