Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Михаил — системный аналитик уровня Senior из Тулы. Специализируется на анализе и проектировании систем с использованием различных технологий и методологий. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking, HRTech, E-commerce & Retail, Media. Участвовал в разработке масштабируемой системы выявления фрод-активности на основе AI и анализа поведения устройств, где провёл аудит архитектуры антифрод-платформы и сформировал техническое видение масштабируемой системы обработки до 10 млн событий в сутки. Принимал участие в создании цифровой платформы для поиска вакансий и специалистов в области беспилотных систем, где разработал архитектуру API-слоя между UI, ML-модулями и микросервисами. Работал над внутренней платформой для автоматизации инженерных и закупочных процессов в производственной компании, где провёл аудит бизнес-процессов проектирования и закупки, зафиксировал узкие места и предложил улучшения. Также участвовал в разработке in-house платформы для автоматизации работы редакции: от хранения и обработки материалов до публикации контента. Общая продолжительность работы на проектах — 6 лет 11 месяцев.

Занимаюсь разработкой на Ruby on Rails около 14 лет. Умение писать оптимизированный и безопасный код, покрытый тестами, понимание принципов ООП и паттернов проектирования. Опыт разработки REST API по спецификации JSONAPI и написанием контрактов для Swagger. Знание паттернов проектирования в ООП, принципы проектирования архитектуры (12-factor app, solid, dry, yagni, kiss, inversion of control, dependency injection, DI-Container, sqrs, event-sourcing) Опыт разработки мультитенантной архитектуры и api для мобильных приложений. Опыт работы в команде (gitlab, jira, confluence, kanban, ci/cd) Опыт full-stack разработки новостного портала с посещаемостью >9млн/мес. Умение самостоятельно решать задачи, самообучаемость, стремление к наилучшему решению.

Денис — опытный специалист уровня Senior, обладает навыками в области Data-аналитики. Работал над проектами в сферах FinTech & Banking, E-commerce & Retail и LifeStyle. В роли Data Engineer занимался разработкой и оптимизацией ETL-процессов, автоматизацией отчётности и поддержкой data-driven решений. Внедрял масштабируемые конвейеры обработки данных на Google Cloud Platform и Yandex Cloud, использовал Airflow, ClickHouse, DBT и другие инструменты для работы с данными. В рамках проектов: - сократил время ручного преобразования отчётов до 10 минут; - ускорил обработку данных в ClickHouse на 30%; - внедрил Airflow для управления ETL и уменьшил ошибки при обработке данных на 40%. На позиции Senior Technical Support (L2) решал сложные технические проблемы, взаимодействовал с командами разработчиков и улучшал функциональность платформы.

Тимур — Data инженер уровня Senior из Москвы, специализация — работа с данными. Имеет высшее образование по специальности «Управление и информатика в технических системах». Ключевые навыки: Anchor, Apache AirFlow, Apache Kafka, Apache Spark, CI/CD, ClickHouse, Data Vault, DBT, Docker, DWH, ETL, Git, GitLab, Grafana, Hadoop, Identity Server, Linux, Microsoft, OLAP, OLTP, Oracle Pl/SQL, PostgreSQL, Prometheus, Python, SQL, SSAS, SSIS, HDFS, Hive, Spark. Опыт работы на проектах: - Mediascope (с 2023 года, отрасль — Media): разработка и оптимизация ETL-пайплайнов для обработки рекламных данных на Spark, реализация унифицированной системы конфигурации Airflow DAG’ов, загрузка данных в Data Lake с интеграцией Kafka и Spark Streaming, внедрение системы алертинга и мониторинга кластера, интеграция ML-модели Whisper для транскрибации рекламных видео в текст. - Ингосстрах Банк (1 год 7 месяцев, отрасль — FinTech & Banking): реализация клиентского Web-сервиса с интерактивными отчётами по банковским продуктам на основе собранных в Oracle датасетов, унификация и очистка данных со всех неупорядоченных источников, работа с командной строкой Linux, Greenplum, знакомство с Teradata. Построение и развитие банковского DWH на Oracle Обработка потоков данных (clickstream, IoT) в экосистеме Hadoop (Spark, HDFS, Hive) Наполнение Big Data Platform (подключение различных источников, создание, очистка и стандартизация датасетов) Дизайн системы оповещений и метрик состояния Hadoop-кластера с помощью Grafana + Prometheus Проект по транскрибации нескольких миллионов роликов с помощью ML