Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Frontend-разработчик уровня Junior. Биоинформатик/Аналитик уровня Senior. Специализируюсь на разработке в отраслях BioTech, Pharma, Health care. Имею опыт работы с технологиями и инструментами, включая Perl, R, Git, Bash/Linux, Python (версии 3.9+), Numpy, Pandas, PyTorch, Machine learning, NLP, CV, Django, HTML5, SCSS, JavaScript, React/Vite, Node.js, TypeScript, REST API. Имею два высших образования, одно из которых техническое (Инженер АСОиУ, Северо-Кавказский гуманитарно-технический институт). Рабочий стаж с 2005 года.

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.

Целеустремленный, общительный, быстрообучаемый, усидчивый

Алексей — ML-разработчик уровня Junior+. Имеет опыт работы на проектах в сфере AI & Robotics: - «Цыфротех» (роль — ML engineer): занимался настройкой алгоритмов машинного обучения, работал над проектами по обнаружению болезни Паркинсона, поиску зависимости выручки торговых точек и предсказанию выручки будущих магазинов, а также создавал чат-боты с внедрением ИИ в Telegram. - «Aston» (роль — Data Scientist): работал на стыке программирования, машинного обучения и математики. В основные обязанности входили сбор и анализ данных, построение моделей, их обучение и тестирование.

✔ Проектная деятельность: • Опыт сборки голосового ассистента, опыт работы с библиотеками TTS (pyttsx3), STT (vosk, speech_recognition) и готовыми моделями распознавания речи, обработки текста. • Опыт участия в краткосрочных проектах в качестве аналитика данных. Один из примеров - проект в рамках РТК (Ростелеком), в рамках которого был разработан скрипт на Python по сбору ключевых метрик по всем конкурентам (агрегатор) и загрузки этих метрик на ежедневной основе в БД. Проект был реализован в течении 3 месяцев и в дальнейшем поддерживался мною. • Бронзовый призёр всероссийской программы развития предпринимательства среди молодежи ПРЕАКТУМ 2018; • Финалист Make It Bright Challenge 2020; • Финалист Open Data Battle 2021 (Банк Открытие); ✔ Практический опыт: • Опыт преподавания SQL + Python для анализа данных, выпустил более 50 студентов (скрины с отзывами приложены в портфолио); • Опыт написания простых смарт-контрактов на Solidity и их deploy в основные (Etherium Mainnet, BCS, Polygon) и тестовые сети (Ropsten…). Опыт интеграции взаимодействия с написанными контрактами через Web3 Python. Опыт тестирования смарт-контрактов через Truffle + NodeJS; • Опыт составления простых ML и DL моделей (sklearn + tensorflow Python): линейной и множественной регрессии + классификации (k-ближайших соседей, опорных векторов, Naive Bayes и т.д.); • Опыт сбора различной информации с веб-приложений с помощью статического веб-скрапинга (Scrapy, BeautifulSoup Python). Опыт тестирования и автоматизации тестирования веб-приложения с помощью Selenium Python + PayAutoGUI; • Опыт создания простых графических интерфейсов для Windows с помощью PyQt5 Python (PyCharm) + Qt Desiner;

Потенциал и способность к саморазвитию и обучению, ответственность, многозадачность, целеустремленность, умение работать в ограниченные сроки, коммуникабельность, пунктуальность.

Я опытный Data Engineer с сильными компетенциями в проектировании и поддержке ETL/ELT-пайплайнов, а также в работе с большими данными. Имею глубокие теоретические и практические навыки в Python и SQL. Активно использовал Apache Spark, Databricks и Hadoop HDFS для обработки и трансформации данных, строил отчетность в различных BI-системах. Разрабатывал программы для распределенных вычислений и занимался оптимизацией SQL-запросов. Настраивал CI/CD-пайплайны и работал с Docker, что позволяет мне эффективно участвовать в полном цикле разработки и внедрения решений.

Я ответственный инженер-практик с глубоким техническим бэкграундом и более чем 20-летним управленческим опытом. Сочетаю аналитическое мышление с ориентацией на бизнес-результат, умею строить процессы и команды под ключ. Интересуюсь распределёнными системами, обработкой потоковых данных и применением ML-подходов в инженерных задачах. Мой уровень английского позволяет свободно читать техническую документацию и профильные ресурсы. Готов к релокации и командировкам.

Никита — Data инженер уровня Middle из Уфы. Специализируется на работе с большими данными. Имеет опыт работы в отрасли логистики и транспорта. Ключевые навыки: Apache AirFlow, Apache Kafka, Apache Spark, Apache Superset, Bash, Big Data, ClickHouse, Docker, GitHub, GreenPlum, Hadoop, Jupyter Notebook, PostgreSQL, PySpark, Python, Redash, SQL, оптимизация кода, Pandas, .Net 4.0. Принимал участие в проекте по разработке и внедрению ETL-процессов с использованием Apache Airflow, PySpark, Pandas для обработки больших объёмов данных. В рамках проекта занимался реализацией интеграции с PostgreSQL, созданием и поддержанием витрины данных, разработкой и оптимизацией Data Warehouse, поддержанием качества данных, оптимизацией запросов на SQL и Python, настройкой мониторинга системы. Достижения на проекте: оптимизация SQL-запросов в ClickHouse с использованием библиотеки dbt, сокращение времени выполнения запроса и количества строк кода в 10 раз, выявление 12 проблем в обработке данных, уменьшение времени обработки данных на 11%. Общая продолжительность работы на проектах — 2 года 2 месяца.

Вячеслав — backend-разработчик уровня Middle+ из Улан-Удэ, Россия. Режим работы: по московскому времени (МСК). Специализируется на разработке серверной логики на Java, имеет продвинутые знания Java 17+. Имеет опыт работы с SQL, Git, Spring Boot, REST API, Project Reactor, Quartz, JasperReports и DynamicReports. Имеет опыт работы с микросервисами в Kubernetes и Docker, в том числе на высоконагруженных проектах. Участвовал в проектах в отраслях Government & Public Sector и Manufacturing. Среди проектов: - База знаний единого контакт-центра в социальной сфере: доработка и рефакторинг модулей Java, разработка сервисов, взаимодействующих с Kafka, настройка Kafka, Kafka Connect. - Система учёта данных мониторинга автомобильного транспорта: разработка серверной логики на Java, проектирование базы данных, рефакторинг и оптимизация кода, настройка OpenSearch Dashboards, SAST/SCA. - Информационная система управления ВУЗом: доработка и рефакторинг модулей Java. Общая продолжительность работы на проектах — 4 года 6 месяцев. Дополнительно обладает базовыми знаниями и пониманием процессов CI/CD. Имеет опыт работы с Linux (basic), Ansible, XML, JSON и YAML. Знаком с экосистемой Hadoop и её компонентами, включая Apache Solr, Apache Hive, Apache HBase, Apache Spark, Apache ZooKeeper, Apache Oozie и Apache Camel. Английский язык — технический уровень (чтение технической документации и профильных ресурсов)

- Имеет более 12 лет профессионального опыта в разработке на PL/SQL, создание аналитических моделей и отчетов различной сложности на IBM Cognos BI; - Также около 8 лет разработки отчетности на связке MS Access и MS Excel; - Год опыта работы с SAP BO и SAP BW. Ключевые навыки: - Oracle PL/SQL, IBM Cognos BI, MS Access, MS Excel

- Специалист с опытом более 2 лет в финансовом секторе (Collection / CRM), обладающий экспертизой на стыке бизнес-анализа и технической работы с данными; - Имеет сильные навыки сбора и анализа требований, оптимизации процессов и автоматизации регулярной отчетности с использованием SQL и Python; - Обладает успешным опытом реализации крупных аналитических задач в рамках миграции данных, а также опытом согласования, тестирования витрин DWH и настройки систем автоматизированного мониторинга. Ключевые навыки: - SQL, Python, SAS, ПО Контакт, SAS MA. SAS CIS, MS Excel, Google Sheets, Oracle SQL Developer, DBeaver, Oracle Siebel CRM, Jupyter Notebook, Naumen, Jira, Сфера, Maxoptra

- Специалист по сопровождению и развитию DWH с 6 годами опыта и глубокой экспертизой в банковской сфере; - Работал с корпоративными хранилищами данных, витринами, ETL-процессами, регуляторной и управленческой отчетностью, а также с инцидентами загрузки и контроля качества данных; - Сильные стороны: анализ требований, поддержка DWH на уровнях L1/L2/L3, взаимодействие с бизнесом и вендорами, оптимизация SQL и сопровождение критичных банковских процессов. Ключевые навыки: - DWH, Snowflake, Star, Lakehouse, Apache Iceberg, Informatica PowerCenter, Apache Airflow, Python, Django ORM, Oracle PL/SQL, SQL, MS SQL Server, ClickHouse, Greenplum, PostgreSQL, OEM, Linux, Red Hat, Bash, Jenkins, Zabbix

- Опытный Data-инженер и аналитик с 9-летним стажем, более 4 лет из которых посвящены разработке и оптимизации систем обработки данных; - На текущей позиции и в предыдущих проектах специализировался на миграции данных через REST API, разработке витрин для аналитики, автоматизации ETL-процессов с использованием Python, SQL, Apache Airflow и Ansible; - Работал в корпоративном секторе (X5 Group), где занимался построением отчётности, разработкой БД, оптимизацией баз данных (MSSQL), автоматизацией рутинных задач через VBA и внедрением решений для бизнес-подразделений; - До перехода в IT работал в банковской сфере, что дало понимание финансовых процессов, договорной работы и клиентского сервиса; - Сочетает техническую экспертизу с аналитическим мышлением, ориентирован на результат и автоматизацию. Готов к удалённой работе и проектной деятельности. Ключевые навыки: - SQL, python, airflow, postgres, VBA, GIT, MSSQL, REST API, ETL, pandas, оптимизация автоматизация, пользователь, аналитическое мышление

Я — системный аналитик с опытом работы в банковской сфере, специализирующийся на анализе данных и разработке аналитических решений. Обладаю глубокими знаниями в области проектирования ETL-процессов, архитектуры корпоративных хранилищ данных (DWH), включая Data Vault 2.0, и визуализации данных. Уверенно владею SQL, в том числе диалектом Oracle, и имею подтвержденный опыт работы с различными СУБД, а также с BI-инструментами для разработки отчетов и дашбордов. Успешно реализовал проекты по оптимизации бизнес-процессов, что привело к значительному сокращению времени обработки данных, повышению их качества и точности аналитических отчетов, а также снижению операционных затрат. Мой опыт включает активное участие в подготовке и обработке датасетов, контроле качества данных и анализе производительности систем. Готов к работе с отходом от привычных правил и традиций разработки, открыт к вовлечению в использование AI инструментов для достижения бизнес-целей и повышения эффективности процессов.

Я — AI Architect и Data Scientist с глубокой экспертизой в проектировании ML/DL-систем и их внедрении в бизнес-среду. Основное внимание уделяю разработке архитектуры ИИ-решений от исследования до продакшена, интеграции ML-моделей в существующие бизнес-процессы для автоматизации и оптимизации, а также масштабированию и сопровождению моделей через MLOps-пайплайны. Создаю API и микросервисы для стабильного и масштабируемого инференса. Поддерживаю высокую квалификацию в классическом ML/DL, что подтверждается призовыми местами на крупных соревнованиях, таких как ВТБ DataFusion Contest (16-е место) и Avito ML Cup (24-е место). Имею сертификат Минцифры продвинутого уровня по 'Машинному обучению'. Готов решать комплексные ML/DL-задачи с акцентом на бизнес-результат, применяя end-to-end подход от исследования данных до production-внедрения масштабируемых AI-решений, и работать на стыке науки, инженерии и бизнеса. Есть опыт работы с ETL-процессами, построением пайплайнов данных и автоматизацией загрузки/трансформации данных.

С первых лет обучения в университете активно погрузился в сферу IT, что привело к формированию глубокого интереса к аналитике и в дальнейшем — к специализации в Data Engineering. Обладаю обширным опытом в проектировании, реализации и поддержке комплексных интеграционных решений, работе с BigData стеками, а также оптимизации ETL/ELT-процессов. Мой практический опыт включает миграцию данных, построение Data Lakehouse архитектур и создание высоконагруженных потоков данных. Готов к решению наиболее сложных технических задач и стратегическому развитию проектов, внедрению и развитию инженерных практик, включая работу с архитектурными схемами.

Опытный Data Engineer с сильным техническим образованием, выпускник МГТУ им. Н. Э. Баумана, с практическим опытом работы в банковском секторе. Специализируюсь на проектировании, разработке и оптимизации высоконагруженных DWH и Data Lake систем. Глубоко владею SQL, имею обширный опыт работы с GreenPlum, Hadoop (Hive, HDFS, Yarn), S3 и Iceberg, а также PySpark/Spark для построения и оптимизации витрин данных. Эффективно использую Airflow и DataStage для оркестрации сложных ETL/ELT-процессов. Владею Python и его библиотеками (pandas, numpy, scipy) для обработки данных и автоматизации. Активно применяю Git для контроля версий и имею опыт работы с Linux и Bash. Готов решать сложные задачи по работе с данными, обеспечивая их качество и доступность для аналитики.