Каталог специалистов

Senior Data Engineer с более чем 9 годами профильного опыта и более 20 лет в IT (старт карьеры в качестве руководителя проектов и технического директора). Активный опыт в разработке и поддержке хранилищ данных, автоматизации процессов обработки данных и создании аналитических решений. Специализируется на проектировании DWH, разработке ETL-пайплайнов с использованием Greenplum, Airflow, Spark, и визуализации данных в Power BI и Superset. Имеет опыт управления распределенными командами, системного администрирования и аналитики. Ориентирован на оптимизацию процессов, обеспечение качества данных и тесное взаимодействие с бизнесом для реализации требований.

● Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib) ● Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Hadoop ● Инструменты разработки: Apache Airflow, Apache Hive, Docker ● Big Data: PySpark, PyTorch ● Управление версиями: Git, BitBucket ● Управление проектами и документацией: Jira, Confluence ● Django, QlikSense

• BI разработчик с 7+ летним опытом. • Отличный опыт разработки и проектирования приложений Qlikview, Qlik Sense в сферах розничной торговли, производства, финансов, дистрибуции, медицины. • Комплексные решения BI с использованием DAR (Dashboard, Analysis, Report) в Qlikview и Qlik Sense, Power BI • Большой опыт моделирования данных и отображения данных. • Хороший опыт в экспорте / импорте данных с использованием API. • Большой опыт развертывания и обслуживания серверов QlikView и Qlik Sense. • Умение писать и оптимизировать сложные запросы SQL, отчеты BI. • Знание принципов инкрементальной загрузки; • Большой опыт работы с ODBC и OLEDB • Опыт в написании технической документации и спецификаций, таких как руководства пользователя и администратора. • Активный технический специалист с хорошими навыками межличностного общения. • Личные навыки: трудолюбивый, ответственный, настойчивый, внимательный к деталям.

• Более 3 лет опыта в работе с информационными системами и их разработки в роли менеджера проекта, BI, ETL и SQL разработчика; • Опыт работы с REST API, JSON, XML; • Опыт визуализации данных и составления отчетов в QlikView, Qlik Sense, Tableau, Superset; • Профессиональный опыт в разработке и оптимизации сложных BI дашбордов; • Практический опыт администрирования Qlik Sense Server, Tableau Server; • Умение писать и понимать комплексные SQL-запросы; • Большой опыт работы с ODBC и OLEDB; • Практический опыт в моделировании и построении хранилищ данных ; • Опыт в области статистического анализа; •. Знание принципов инкрементальной загрузки; • Способен быстро обучаться и адаптироваться к меняющимся условиям.

Иван — Data-аналитик уровня Middle+ из Москвы с опытом работы в FinTech и EdTech. Специализируется на анализе данных, проектировании ETL/ELT потоков, разработке дашбордов и витрин данных. Владеет Agile, работает с Apache AirFlow, Hadoop, Spark, SQL, Python и другими технологиями. Участвовал в проектах для крупнейших российских банков, включая разработку платформы АЛМ, витрин CX, АС «Бизнес-старт», калькулятора RWA и витрин управленческой отчётности OpsNext. На проектах занимался проектированием баз данных, подготовкой технической документации, постановкой задач разработчикам, проведением аналитических исследований и интеграцией систем. Также работал над проектом личного кабинета студента для крупного российского вуза, где проводил исследования целевой аудитории, структурировал требования и разрабатывал логические модели. Общая продолжительность работы на проектах — 6 лет 5 месяцев.

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.

● 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

Николай — Senior Python разработчик из Пятигорска, Россия. Специализируется на разработке бэкенда. Имеет опыт работы в отраслях E-commerce & Retail, Travel, Hospitality & Restaurant business, Social Networking, Realty & Constructoring. Владеет русским и английским языками на уровне C2. Образование: бакалавр и магистр в области информационной безопасности. Ключевые навыки: aiogram, Alembic, Apache Kafka, Celery, ClickHouse, Django, Docker, DRF, FastAPI, Flask, GitLab, Kubernetes, MongoDB, Nginx, openAI, PostgreSQL, Pydantic, Pytest, Python, RabbitMQ, Redis, Selenium, SQLAlchemy, Swagger и другие. Опыт работы на проектах: - Веб-сервис для проведения онлайн-аукционов (E-commerce & Retail): разработка Rest API, оптимизация SQL запросов, кэширование данных, проектирование и реализация модуля для работы с аукционами. - Система бронирования мест в коворкинге (Travel, Hospitality & Restaurant business): написание скрапера авторизации, разработка telegram бота, внедрение уведомлений ошибок через telegram бот. - Социальный проект (Social Networking): написание backend-части приложения, реализация функции авторизации и аутентификации, разработка системы пуш уведомлений. - Сервис для оформления платных бронирований и покупок квартир (Realty & Constructoring): разработка функционала оповещения пользователей, интеграция с внешними API сервисов по поиску недвижимости.

Александр — опытный IT-специалист с более чем шестилетним опытом работы в сфере разработки и тестирования программного обеспечения. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области QA авто, включая Python, Apache Hive, Hadoop, Postman,Selenium, Lombok, QA, Spark, Splunk, Java Spring. Также он работал с различными фреймворками, API, интерфейсами и средами разработки. Тестировал платформу фондовой биржи. Александр имеет опыт работы на проектах в сферах RnD, FinTech и Telecom. Он участвовал в разработке и тестировании различных приложений и сервисов, таких как мобильные приложения, торговые платформы, облачные хранилища, телевизионные приставки и внутренние инструменты для оценки сроков проекта. На своих проектах Александр выполнял следующие задачи: - доработка тестового фреймворка; - планирование архитектуры тестирования; - создание планов тестирования и тестовых случаев; - добавление новых интеграций в фреймворк; - создание и поддержка тестовой документации; - коммуникация с разработчиками, QA и заказчиками. Также он участвовал в написании тестового фреймворка, который позже стал использоваться в качестве модели для новых проектов.

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.

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.

Константин — опытный data-аналитик с навыками работы в области FinTech & Banking. Обладает глубоким пониманием SQL, GreenPlum, Apache Hive, Apache Spark, Apache AirFlow, CI/CD, Python, PostgreSQL, Hive, Spark, DWH, Hadoop, Kafka и HDFS. В портфолио Константина — участие в проекте миграции на Greenplum, где он разработал витрину данных с заявками розничных клиентов по всем кредитным продуктам. Также он участвовал в миграции процесса подготовки предодобренных предложений с SAS на Greenplum. На другом проекте Константин реализовал проверку качества данных из внешних источников, что повысило точность прогноза ML модели на 8,7%. Инициировал разработку системы мониторинга работы пайплайнов, что улучшило соблюдение SLA на 32,4%. Для личного кабинета клиента Константин разработал MVP финансовой аналитики. Повысил производительность витрины данных за счёт оптимизации запросов и внедрения индексов, что привело к повышению скорости работы запросов на 26,4%. Также Константин занимался прогнозированием доходов от зарплатных продуктов, страховых продуктов и пассивов юридических лиц. Автоматизировал процесс расчёта прогноза доходов от зарплатных продуктов. Доработал модель прогнозирования доходов по страховым продуктам, повысив точность прогноза на 34,6%. Собрал запросы заказчиков и подготовил доработку витрины прогнозов пассивов юридических лиц, что позволило повысить удовлетворённость клиентов на 18,8%.

Александр — Python-разработчик уровня Senior из Уфы. Специализируется на разработке продуктов с использованием Python. Имеет опыт работы в отраслях информационной безопасности, финансовых технологий и банковского дела, а также в производстве. Участвовал в проектах по разработке продуктов для виртуализации с использованием KVM, QEMU, Libvirt и Open vSwitch (OVS), работал над интеграцией с операционной системой Linux, занимался разработкой ETL-конвейеров и автоматизацией процессов сбора, хранения, обработки и анализа данных. Выполнял функции тимлида небольшой команды в проекте ВТБ. Участвовал в разработке сервиса для государственной энергетической компании, который собирал данные с датчиков на НПЗ, анализировал их с помощью обученной модели и подбирал оптимальные параметры работы оборудования. Также имеет опыт разработки пользовательского ПО и плагинов для профессиональных программ, таких как AutoCAD, и работы над системой электронного документооборота с использованием микросервисной архитектуры.

Азиз — Senior Data аналитик из Москвы с опытом работы 5 лет 4 месяца. Специализируется на анализе данных в сферах FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Владеет английским языком на уровне B2. Ключевые навыки: Apache AirFlow, ClickHouse, Hadoop, oozie, Oracle, Pl/SQL, PostgreSQL, Python, Scala, Spark, SQL, Git, Jira, Kimball, Numpy, Pandas, Yarn, Excel, Grafana, Power BI, Visio, TFS, ETL, Confluence. Опыт работы на проектах: - «Сбербанк» (11 месяцев): обработка и анализ больших объёмов данных, разработка ETL-процессов, интеграция данных из различных источников, создание и оптимизация пайплайнов с использованием Python и SQL. - «МТС Финтех» (1 год 5 месяцев): аналитическая отчётность для руководства, разработка аналитических витрин, автоматизация регулярных отчётов, сегментация клиентов. - «Финансовая корпорация Открытие» (1 год 4 месяца): техническая поддержка пользователей, настройка системы Siebel CRM, тестирование ПО, разработка отчётности в Power BI. - «Мос СпортОбъект» (1 год 8 месяцев): техническая поддержка пользователей, настройка системы 1C CRM, тестирование ПО, разработка и поддержка дашбордов в Power BI, разработка хранилища данных.

Дата-Инженер с опытом работы более 6 лет. Моя цель в работе - стремление добиваться результатов, превосходящих чьи либо ожидания. Я понимаю важность соответствия моей работы конкретным требованиям каждого клиента и умею создавать эффективные стратегии, соответствующие потребностям. Я всегда ищу идеальное решение для всех задач каждого клиента. Языки программирования Python, SQL, Java. Инженерия данных Apache Hadoop, HDFS, Apache Hive, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow, dbt, Snowflake. Облачные сервисы Yandex Cloud(DataLens, Object Storage, Compute Cloud, Data Proc, Cloud Functions, Managed Service for PostgreSQL). Базы данных ClickHouse, MS SQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis. Брокеры сообщений Kafka. Data Science Pandas, NumPy. Визуализация данных Power BI, Tableau. Бэкенд Spring (MVC, Boot, Security, Data), FastAPI. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда», Схема «Снежинка»), Моделирование Сущность-Связь (ER), Нормализация / Денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Bash scripting, Kubernetes. Системы контроля версий Git, Bitbucket, GitHub.

Дата-инженер с опытом работы более 5 лет. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных HDFS, Apache Hadoop, Apache Hive, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow. Облачные технологии Yandex Cloud (Object Storage, Compute Cloud, Data Proc, Virtual Machines, Managed Kubernetes, IAM, Cloud Functions, Managed Service for PostgreSQL). Базы данных PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, MongoDB, Elasticsearch, MS SQL, Redis. Брокеры сообщений Apache Kafka. Анализ данных Pandas, NumPy. Визуализация данных Power BI, Kibana. Бэкенд FastAPI, Flask. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда», Схема «Снежинка»), Моделирование Сущность-Связь (ER), Медальонная Архитектура, Data Vault, Нормализация / Денормализация. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes, Bash scripting. Системы контроля версий Git, GitHub, Bitbucket.