Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

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.

Ольга — бизнес/системный аналитик уровня Middle+. Имеет высшее образование в области финансов и процессного управления, а также в области права. Обладает опытом работы с широким спектром технологий и инструментов, включая Python, SQL, ClickHouse, Power BI, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib и другие. Имеет опыт работы на проектах: - в проекте NDA (Government & Public Sector) в роли менеджера по финансам и анализу занималась бизнес-планированием, внедрением аналитических инструментов на Python, созданием предиктивных и оптимизационных моделей, разработкой автоматизированных систем анализа данных, управлением операционными рисками (продолжительность работы — 2 года 8 месяцев); - в ОМА ООО (E-commerce & Retail) в роли руководителя службы внутреннего аудита занималась оценкой и управлением проектами, оптимизацией бизнес-процессов, анализом данных, внедрением методологий для оптимизации использования ресурсов (продолжительность работы — 8 лет); - в НП-Сервис OOO (Urban technology) в роли менеджера проектов занималась планированием и контролем внедрения проектов, сбором и анализом требований, тестированием решений, управлением рисками и проблемами проектов (продолжительность работы — 1 год). Общий опыт работы на проектах — 11 лет 8 месяцев.

Среди своих сильных сторон могу выделить: - Стрессоустойчивость; - Хорошо развитые коммуникативные навыки; - Умение эффективно взаимодействовать с командой; - Стремление к развитию; - Умение находить эффективные и нестандартные решения для достижения результата. Обязанности / навыки: - Создание конвейеров обработки данных от источника до аналитической базы; - Настройка систем для извлечения данных из API, баз данных, файлов, Kafka и других источников; - Оптимизация ETL/ELT-процессов для повышения производительности и надежности; - Автоматизация обработки данных с использованием Airflow; - Проектирование и настройка хранилищ данных (PostgreSQL, ClickHouse, Hive и др.); - Интеграция потоковых систем (Apache Kafka, Spark Streaming); - Решение инфраструктурных инцидентов, связанных с обработкой данных; - Развертывание и поддержка инфраструктуры в Docker и Kubernetes; - Мониторинг и настройка алертинга для процессов обработки данных; - Работа с распределенными системами для обработки больших данных (Apache Spark).

Я - аналитик с 3-летним опытом работы в маркетинговой и продуктовой аналитике. Знаю Python для анализа и прогнозирования, хорошо владею SQL и строю удобные дашборды в Power BI, Looker Studio и Tableau. И

Data Engineer с более чем 4 годами опыта в разработке хранилищ данных (DWH), ETL-пайплайнов и потоковой обработки данных. Специализируется на проектировании архитектуры DWH (Greenplum, Vertica), разработке витрин данных и оптимизации процессов загрузки данных с использованием Airflow, Spark и Kafka. Имеет опыт работы с распределенными системами (Hadoop) и аналитическими инструментами (Power BI). Ориентирован на создание эффективных решений для бизнеса, оптимизацию производительности и обеспечение качества данных.

- 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;

Дата-аналитик с 3+ годами опыта в телекоммуникациях и банковском секторе. Опыт автоматизации отчетов, проверки качества данных, сопровождения пайплайнов анализа данных на Python и SQL. Опыт работы с Hadoop, СУБД Oracle и PostgreSQL , экспертиза в создании python-библиотек и кастомных отчётов для продуктовых команд и департаментов качества. Понимаю задачи бизнеса и умею формализовать их в аналитические решения. Профессиональные навыки: • Python (Middle+) — автоматизация процессов выгрузки и загрузки данных в КХД и Озеро данных, автоматизация расчётов, форматирования Excel-файлов через openpyxl, xlwings, создание собственных библиотек для оптимизации работы с КХД • SQL (Middle+) — написание подзапросов, CTE, оконных функций, рекурсивных запросов, оптимизация скриптов, создание хранимых процедур • pandas (Middle+) — преобразование и анализ данных в DataFrame – агрегации, соединения, преобразования строк • PySpark (Junior+) — использование Spark DataFrame API для выгрузки/загрузки данных в Hadoop • Matplotlib (Middle) — гистограммы, boxplot, тепловые карты, линейные графики, пузырьковые диаграммы • Oracle (PL/SQL, IDE)— создание процедур, работа с витринами • PostgreSQL — выгрузка и агрегация данных, работа с индексами • Hadoop (HDFS, HUE) — анализ сырых данных, работа с промышленными источниками • Qlik Sense (Middle) — построение дашбордов с гистограммами, линейными и круговыми диаграммами • Tableau (Junior+) — базовая визуализация данных • Excel (продвинутый уровень) — автоматизация отчётов, интеграция с Python, форматирование, выгрузка данных из КХД напрямую в файл excel через ODBC драйвер • Jupyter Notebook / Lab, DBeaver, HUE, PL/SQL Developer • Task Scheduler Windows — автоматизация исполнения .py скриптов через исполняющие .cmd файлы (обновление данных в КХД, выгрузка отчетов в excel) • Знание основных форм нормализации БД, архитектур хранилищ (звезда, снежинка, Data Vault, Data Anchor) • Понимание основных принципов качества данных (полнота, согласованност

Максим — DWH-разработчик уровня Middle из Москвы. Опыт работы: - Data engineer в Сбербанке (FinTech & Banking). Занимался проектированием и разработкой процессов преобразования данных (ETL) для DWH, работал с MPP Greenplum, оптимизировал SQL-запросы. - Data Engineer в GlowByte Consulting (E-commerce & Retail). Выполнял задачи по проектированию и разработке ETL-процессов для DWH. - Product Manager (IIoT) в Schuler Pressen GmbH Представительство в РФ (Hardware). Участвовал в разработке СУБД ORACLE PL/SQL для промышленного оборудования, занимался установкой и настройкой PostgreSQL и ClickHouse. Реализовал крупный инвестиционный проект, участвовал в проекте «Промышленный интернет вещей (IIoT)» и реализовал проект по оснащению IIoT промышленного металлообрабатывающего оборудования.

работал в связке Python + PostgreSQL для написания самообновляющихся в Apache Airflow скриптов для дашбордов MS PowerBI, Redash, Metabase, поддерживал их состояние, исправлял ошибки в случае их возникновения; построение отчетов в вышеуказанных пакетах визуализации согласно ТЗ; участвовал в дизайне и проверке результатов простых A/B-тестов (сравнение конверсий, изменений средних значений), обсуждал их результаты с внутренними заказчиками; выполнял ad-hoc запросов внутренних заказчиков в формате .csv/.xlsx/.pkl по мере необходимости; поиск инсайтов и точек роста на проектах совместно с командой (brainstorm); оценивал качество моделей машинного обучения - самостоятельно построенных или предобученных; участвовал в code review коллег по команде; участвовал в обучении / менторстве коллег; опыт работы с библиотеками машинного обучения; тесное взаимодействие с QA / backend-разработчиками

Гибкий системный аналитик с сильным фокусом на пользовательский опыт и детализацию бизнес-процессов. Специализируется на автоматизации инфраструктуры, fintech и CRM-системах. Эффективно переводит бизнес-требования в технические решения и взаимодействует с командами разработки, тестирования и поддержки.

Дополнительные активности и наработки Проектирование с использованием uml в plantuml, enterprise architect, BPMN Практические навыки работы с SQL и Python (Anaconda, Django), cоздание SQL запросов Знание requests, BeatifoulSoup Pandas, SMTPlib, email.mime, regular expressions; Опыт разработки аналитических и финансовых моделей; Backend-разработка на python Опыт работы с dev tools и swagger: консоль разработчика, insomnia, postman Опыт работы с SQL СУБД PostgreSql, Oracle, Mysql Опыт работы с hdfs СУБД APACHE Опыт работы Waterfall, Agile, Scrum Знание Kafka

Кирилл — опытный специалист в области Data Science с навыками работы в различных отраслях, таких как маркетинг, реклама и дизайн, производство, электронная коммерция и ритейл, финтех и банковское дело. Он обладает глубоким пониманием Python, инструментов анализа данных и управления базами данных. Кирилл также имеет опыт работы с BI-инструментами, Amazon, Apache AirFlow, ETL, Instagram, Nikto, PPC и MySQL. Он способен решать сложные проблемы, взаимодействовать с командой и обучать других. На своих проектах Кирилл выполнял задачи по дата-инжинирингу, разворачиванию и настройке баз данных, созданию etl-скриптов, автоматизации работы команд и разработке систем отчётности. Также он занимался прогнозированием, разработкой рекомендаций по работе с запасами, созданием моделей прогнозирования buybox и переносом систем в среду Apache Airflow. Опыт работы Кирилла включает в себя роли Data Scientist, бизнес-аналитика, аналитика данных и специалиста по работе с финансовыми данными. Его общий стаж работы на проектах составляет 5 лет и 8 месяцев. Ответы на дополнительные требования: 1) Участие в соревнованиях ML: во время обучения я периодически участвовал в kaggle соревнований, но только с точки зрения обучения и практики. Честно скажу, я более ориентированный на реальный результат человек, и люблю улучшать модели на реальных бизнесовых данных, не фанат синтетических соревнований. Хотя время от времени изучаю лучшие практики соревнований для новых для себя идей). 2) Профиль на github с примерами кода: Поскольку я больше работал как data scientist в небольшой команде, я во многом занимался разработкой аналитических скриптов, которые у меня физически есть, но я не заливал на github, потому что они во многом могут попадать под NDA. В любом случае, на тех. интервью если что я смогу ответить на интересующие вопросы. 3) Есть понимание и опыт c github, docker, плотно изучаю в свободное время. Подробнее готов рассказать о проектах на собеседовании.

Сергей — опытный IT-специалист, специализирующийся на Python разработке. Имеет опыт работы в таких отраслях, как Social Networking, Manufacturing и Cloud Services. В портфолио Сергея есть проекты по созданию платформы для автоматизации рутинных задач сетевых интеграций, системы для отслеживания и управления инцидентами, а также системы сбора и анализа данных о состоянии сетевых устройств и сервисов. На одном из проектов Сергей занимался интеграцией с внешними сервисами, работал в команде, тестировал и улучшал код, управлял релизами. На другом проекте он разрабатывал и поддерживал микросервисы, проектировал асинхронную работу микросервисов, интегрировал систему с внешними сервисами. Также Сергей участвовал в создании приложения по верификации проведённой кассовой операции. Опыт работы Сергея составляет 4 года и 9 месяцев.

Я долгое время (с 2015 года) изучаю Python, у меня есть выполненные проекты, связанные с анализом данных и применением инструментов Data Science. Это помогает глубже понимать логику систем, в которых работаю как аналитик, и грамотно взаимодействовать с разработчиками и ML-командами. В работе ценю структурность, внимательность к деталям и ясную коммуникацию. Моё основное увлечение - это интеллектуальные игры. Я являюсь неоднократным победителем и призёром Чемпионата России по интеллектуальным играм, которые развивают стратегическое мышление, быстрое принятие решений и способность видеть взаимосвязи.

• Переход в Data Science: Получил красный диплом по специальности "Data Science". Владею Python, SQL, статистическим анализом и моделированием данных. Активно участвую в соревнованиях на Kaggle, демонстрируя прикладные навыки в решении реальных задач. • Технический опыт: Использование технологий PHP, JavaScript, SQL для разработки веб-решений, что обеспечило прочную основу в алгоритмах, структурах данных и программировании — необходимом для науки о данных. • Профессиональные навыки: - Многозадачность: Эффективное выполнение нескольких задач одновременно, быстрая адаптация к изменяющимся приоритетам при соблюдении сроков. - Коммуникация: Ясное и доступное объяснение сложных технических деталей, облегчающее межфункциональное взаимодействие. - Аналитический подход: Умение проводить всесторонний анализ данных, применяя комплексный подход к решению проблем. • Рабочая этика: Продуктивный и нацеленный на результат профессионал, успешно работающий как в команде, так и самостоятельно. • Непрерывное обучение: Постоянное следование за трендами индустрии и освоение новых технологий и стандартов. • Удаленная работа: Доказанный опыт качественной работы в удаленном формате. • Владение английским языком: Умение читать и понимать техническую документацию на английском языке. • Практическая ориентированность: Предпочтение решению практических задач вместо теоретических оценок.