Каталог специалистов

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.

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.

Python-разработчик с опытом работы на проектах в отраслях telecom и lifestyle. На должности back-end разработчика работал над проектом по разработке геоаналитических сервисов: - разрабатывал и поддерживал серверную логику и API для IoT-платформы на основе Flask; - проектировал и оптимизировал архитектуру баз данных; - настраивал асинхронную обработку задач с использованием Celery; - переносил проект с Flask на FastAPI; - писал Bash-скрипты для автоматизации задач. Над другим проектом работал 4 года 1 месяц: - создавал высоконагруженный backend для веб-проектов; - внедрял DevOps-практики (Docker, Docker Compose, GitLab CI/CD); - разрабатывал Telegram-ботов на Aiogram; - автоматизировал работу с Google Sheets и Google Drive; - применял unit-, интеграционное и нагрузочное тестирование.

Марк — Python-разработчик уровня Middle+. Опыт работы: - NDA (Travel, Hospitality & Restaurant business). Роль: back-end разработчик. Обязанности: разработка микросервисной архитектуры на базе FastAPI для модулей бронирования, управления отелями и платежей; создание админ-панели с помощью fastapi-admin; написание сложных SQL-запросов (SQLAlchemy); оптимизация запросов через EXPLAIN ANALYZE; внедрение Redis для кеширования данных; интеграция Celery для обработки фоновых задач; покрытие кода unit-тестами (pytest); настройка CI/CD (GitLab); использование Sentry для мониторинга ошибок и Jaeger для распределённой трассировки; написание Bash-скриптов для автоматизации задач. - NDA (Realty & Constructoring). Роль: back-end разработчик. Обязанности: реализация бизнес-логики на Django и Django REST Framework (DRF) для API; создание моделей данных (Django ORM); оптимизация сложных SQL-запросов; настройка Redis и Kafka для обработки данных; контейнеризация приложения с помощью Docker; участие в настройке CI/CD (GitLab CI); настройка Nginx в качестве reverse proxy для балансировки нагрузки; использование Zipkin для распределённой трассировки.

Обо мне Аналитический склад ума, целеустремленность, внимательность к деталям. Хороший технический бэкграунд. Новые знания и опыт даются легко. Ключевые навыки Jira – Confluence – SQL – Postman – Git – Assyst – Figma – BrowserStack Jira, TestLink, Confluence, Postman, DBeaver, Figma, Chrome DevTools, Graylog, Swagger, Android Studio, Mind Map Jira, TestLink, Confluence, Hadoop

Разработка технических заданий, Работа с большим объемом информации, SQL, Разработка инструкций по ГОСТ, Подготовка презентаций, MS PowerPoint, Adobe Photoshop, Git, Постановка задач разработчикам, Проектная документация, Копирайтинг, написание и корректура текстов Разработка технической документации, Аналитические исследования, ЕСПД, Сбор и анализ информации, Работа с базами данных, Есть опыт работы аналитиком (GreenPlum, Hadoop, PostgreSQL) Google Docs, MS Visual Studio, ГОСТ 19, ГОСТ 34, Стандарт ISA 95, MES-системы, MS Office Инициативность и лидерство: Проявила себя как ответственный лидер, способный вести за собой команду и принимать решения. Аналитический ум: Обладаю способностью к анализу и быстрому принятию решений в условиях ограниченных ресурсов. Глубокое понимание стандартов документирования и способность их применять на практике. Коммуникативные навыки: Умение работать в междисциплинарной команде и эффективно общаться с различными заинтересованными сторонами. Навыки разработки образовательного контента и использования цифровых образовательных платформ. Опыт создания мультимедийных обучающих материалов, включая видеоуроки и интерактивные инструкции. Непрерывное улучшение навыков английского языка, грамотная коммуникация в различных профессиональных ситуациях.

Александр — QA-специалист уровня Middle. Обладает опытом работы на проектах в сферах FinTech & Banking и E-commerce & Retail. На проекте «Развитие агентского канала банка» реализовывал: - разработку UI и API автотестов; - backend, frontend и тестирование веб-приложения; - составление баг-репортов; - развитие тест-фреймворка и инструментов тестирования; - работу с базами данных; - контроль автоматического выполнения автотестов на тестовых и боевом стендах; - UI/UX тестирование; - проверку интеграций с внешними системами; - ведение тестовых артефактов; - коммуникации с продукт-менеджером. На другом проекте — «Cистема курьерской службы» — выполнял: - полный цикл мануального тестирования; - backend и frontend тестирование веб-приложения; - составление баг-репортов; - разработку UI автотестов и поддержание их в актуальном состоянии; - актуализацию тест-кейсов и чек-листов. Достижения на втором проекте: уменьшение технического долга команды и повышение общего KPI.

Data Engineer с 3 годами опыта в построении и оптимизации хранилищ данных, разработке ETL-процессов и формировании надёжных моделей данных для аналитики. Обладаю опытом работы с крупными финансовыми DWH, интеграцией разрозненных источников и оптимизацией производительности запросов. Нацелен на повышение качества данных и эффективности решений, принимаемых на их основе.

Анастасия — data-аналитик уровня middle. Специализируется на машинном обучении, проектном менеджменте и управлении продуктом. Опыт работы: - PremierShow (2021–2023): в роли data scientist создала модель оценки влияния рекламного трафика на объём заказов, разработала модель ранжирования специалистов/заказчиков, участвовала в создании чат-бота. - «Фотосклад» (2023–2023) в роли ML Engineer: разработала модель прогнозирования спроса на товары для маркетплейсов, создала аналитическую модель оценки отзывов и распознавания ботов в отзывах. - GlowByte Consulting (2023–2024) в роли Data Scientist: приняла участие в нескольких крупных проектах финтех-компаний, разработала модели склонности к кредитным продуктам и лояльности сотрудников. - Московская Биржа, ОАО (с июля 2024 года) в роли Senior ML Engineer: внедрила 6 моделей склонности для финансовых продуктов, разработала рекомендательную систему персональных советов и модель ранжирования кредитных предложений.

Кирилл — senior системный аналитик из Москвы. Специализируется на проектах в сфере FinTech & Banking. На позиции руководителя экспертизы по аналитике в ОАО «Газпромбанк» работал с PostgreSQL, Sysbase IQ, PowerDesigner, ClickHouse. Оптимизировал загрузку данных, разрабатывал процедуры и витрины данных, администрировал Oracle. В роли главного аналитика DWH в ОАО «Газпромбанк» добавлял атрибуты в сущности, проектировал витрины данных для CRM-кампаний. Внедрил в эксплуатацию 2 витрины и 16 расчётных атрибутов, добавил в поток загрузки данных 33 новых объекта. Как старший аналитик данных в банке «Хоум Кредит», развивал и поддерживал регулярную CRM-отчётность, внедрил 10 процедур для расчёта эффективности кампаний, разработал и визуализировал 3 дашборда. Аналитиком данных в ВТБ работал с Power BI, Excel, формировал управленческую отчётность.

4 года опыта в области контроля качества ПО. 3 года коммерческого опыта в автоматизации тестирования с использованием JS/TS, Java, .NET. Базовые знания и желание развиваться в автоматизации на Python. Написание сквозных, компонентных, интеграционных, регрессионных и нагрузочных тестов. Приемочное тестирование. Опыт работы в международных проектах в распределенной команде.

Виктор — системный аналитик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на разработке высоконагруженных систем, проектировании интеграционных взаимодействий и работе с большими объёмами данных. Языки запросов: SQL, T-SQL, PL SQL — опыт составления сложных запросов к нескольким таблицам и работы с хранимыми процедурами. Python — использование для анализа данных и разработки ETL процессов. Моделирование: BPMN, UML (Use Case, Sequence, ER-диаграммы) — создание диаграмм для визуализации бизнес-процессов и системных взаимодействий. API: Проектирование и документирование REST API с использованием OpenAPI, а также разработка интеграционных интерфейсов через протокол SOAP. EDW (Enterprise Data Warehouse): Проектирование архитектуры хранилищ данных и интеграция ML-моделей в производственные процессы. Опыт работы на проектах: - Разработка высоконагруженных веб-сервисов с применением ML. Обязанности включали выявление требований, проектирование REST API, моделирование бизнес-процессов, разработку требований для мобильного приложения и анализ архитектуры сетевых взаимодействий. Достижения: разработана микросервисная архитектура, успешно внедрены два проекта на трёх предприятиях компании. - Разработка высоконагруженных систем Datalake и ССВД. Обязанности охватывали сбор требований, разработку моделей бизнес-процессов и системных моделей, создание технических спецификаций и реализацию интеграционных интерфейсов. Достижения: собраны требования и создана спецификация для микросервиса проверки больших данных, спроектированы и реализованы интеграционные потоки данных с банковскими источниками. - Проектирование архитектуры хранилища данных (DWH) и вывод ML-моделей в промышленную эксплуатацию. Обязанности: проведение сбора требований, постановка задач для разработчиков, моделирование бизнес-процессов, разработка проектной документации и создание интерактивных аналитических дэшбордов. Достижение: спроектирована архитектура DWH.

Аналитик данных с фокусом на сопровождение и контроль качества в DWH-среде. На текущем проекте выполняю функции технического лидера, отвечаю за построение и развитие системы мониторинга качества данных в крупном банке. Опыт включает поддержку ETL, формализацию требований, разработку DAG-процессов, разрешение инцидентов и построение проверок бизнес-логики. Глубоко понимаю принципы построения хранилищ и жизненного цикла аналитических данных.

Андрей — опытный IT-специалист с более чем 20-летним опытом работы в сфере информационных технологий. Он обладает широким набором навыков и знаний, которые позволяют ему успешно решать задачи различной сложности. Андрей специализируется на тестировании программного обеспечения и имеет опыт работы с различными технологиями и инструментами. Он работал над проектами в таких отраслях, как FinTech & Banking, EdTech и E-commerce & Retail. В своей работе Андрей использует такие технологии, как Java, JavaScript, React, node, SQL, Selenium, Cypress, TestNG, Spring, MongoDB и другие. Он также имеет опыт работы с автоматизированным тестированием, функциональным тестированием frontend веб-приложений, REST API, JSON, XML, Postman, SoapUI и другими инструментами. Кроме того, Андрей имеет навыки работы с базами данных, Linux, Windows, Mac OS, Android, iOS, а также опыт разработки тестовой документации и управления процессом разработки.

- 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;

развитые коммуникативные навыки; опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с большими данными, в том числе с помощью PySpark; работа с SQL на уровне продвинутых запросов: оконные функции, подзапросы, условные функции; опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций: опыт написания простых bash команд; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; участие в создании ETL\ELT процессов; опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); опыт работы с git; опыт работы с Apache Airflow; опыт работы с Docker в рамках локального запуска контейнеров; умею читать техническую документацию на английском языке.