Каталог специалистов

Кирилл — Senior QA авто инженер из Краснодара с опытом работы 7 лет 11 месяцев. Специализируется на автоматизированном тестировании. Имеет опыт работы в различных отраслях, включая FinTech & Banking, Government & Public Sector, BioTech, Pharma, Health care & Sports, Telecom, GameDev, Blockchain. Участвовал в проектах: - «Сбер» (FinTech & Banking) — автоматизировал процесс тестирования, провёл тестирование пользовательского интерфейса, настроил систему логирования, построил процесс тестирования с нуля, создал тестовую документацию. - Российское программное обеспечение (Government & Public Sector) — автоматизировал процессы тестирования, протестировал API и интеграционные сервисы, построил процесс тестирования с нуля. - Edifecs (BioTech, Pharma, Health care & Sports) — разработал и внедрил фреймворки для автотестирования, провёл функциональное, модульное и нагрузочное тестирование компонентов системы, настроил процесс CI/CD и автоматическую генерацию отчётов по результатам тестов. - Extracode (Telecom) — провёл тестирование SaaS-платформ, реализовал автоматизированное тестирование, настроил окружение для автоматического запуска тестов и интеграции с CI/CD. - Plarium (GameDev) — провёл стресс-тестирование игровых серверов, протестировал интеграцию новых игровых механик и функциональности.

Инженер данных и тимлид с опытом в финансовом секторе, образовании и цифровых технологиях. Специализируется на создании масштабируемых ETL-процессов, внедрении GenAI-решений, графовых моделей знаний и автоматизации аналитики. Внедрил Polars и RAG-подходы в банковских системах, построил графовую базу знаний, успешно руководил командой Data-специалистов. Обладает высоким уровнем владения Python, SQL, Spark, GenAI и ML-инструментами, а также лидерскими и преподавательскими компетенциями.

Java Core (глубокое понимание) Языки: Java (8, 11, 17), XML, JSON, PL/SQL, Python Базы данных: PostgreSQL, PL/SQL, Oracle PL/SQL, MongoDB Автоматизация тестирования (E2E, backend) Разработка тестовых сценариев на основе документации Анализ результатов тестирования, заведение дефектов Опыт работы с CI-инструментами (Jenkins, Gradle) Инструменты для разработки: Intellij Idea, Eclipse, Postman, SoapUI, Git, GitLab, BitBucket, Gradle, Maven, Selenium, Zhephyr, Playwright Администрирование Windows, базовые знания Linux REST API (Postman, Rest Assured) ООП, алгоритмическое программирование Работа с легаси-кодом, анализ сложного кода Нагрузочное тестирование (YARN, Oozie, Hadoop) Фреймворки и библиотеки: Kafka, Jira, Confluence, Hadoop, HDFS API, Hive, Ozone Контейнеризация и виртуализация: Docker, Docker Compose, Kubernetes, OpenShift, Red Hat DevOps и CI/CD: CI/CD, Jenkins. Аналитический склад ума, самостоятельность, обучаемость Английский - B1

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

2 года опыта работы как разработчик с навыками Oracle PL/SQL, знаниями концепций хранилищ данных и опытом создания ETL процессов Oracle (11g), PostgreSQL, включая: Разработка базы данных Разработка ETL процессов в Apache Airflow, Microsoft SSIS Развертывание веб-приложений с использованием Docker Разработка на Python, включая: Разработка ETL процессов в Apache Airflow Программирование математических и криптографических алгоритмов Реализация пользовательского интерфейса (PyQT5)

Опыт работы на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения, включающий в себя: работа с базами данных PostgreSQL, ClickHouse, GreenPlum; исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, Seaborn; построение ML-моделей для дополнения отсутствующих данных; проектирование и разработка ETL-процессов с использованием Apache Airflow, SQL, Python, Spark; инструменты скрейпинга BeautifulSoup, Selenium; работа с экосистемой Hadoop - HDFS, YARN, Spark, HBase, Hive, Pig; создание информационных дашбордов с помощью Tableau, Redash, Superset; back-end разработка с помощью Python, Django, DjangoRestFramework. Дополнительная информация: Курсы: Karpov.Courses (01/2021 – 07/2021) Аналитик данных Karpov.Courses (11/2021 – 12/2021) Симулятор аналитика Karpov.Courses (03/2022 – 09/2022) Инженер данных Тренинг-центр ISSoft (06/2022 – 09/2022) «Школа Big Data»

Проработка архитектурных решений и концепций на ранних этапах проработки задач (в том числе - общение с бизнес-заказчиком (подразделения РЖД, федеральные компании, региональные розничные сети), без формализованной задачи); Исследование и анализ данных, построение моделей пользовательского поведения, оттока и привлечения клиентов, сегментация клиентов, факторный анализ. Проработка архитектурных решений, по поставленным (формализованным) задачам; Планирование, согласование и контроль исполнения плана работ по подготовке документов в рамках зоны ответственности; Развитие и модернизация технологического стека. Исследование применимости альтернативных технологий, проведение пилотов (Proof Of Concept); Организация и контроль процессов решения интеграционных задач гибридной командой развития (внешние поставщики решений и команда развития); Выстраивание коммуникаций с бизнес заказчиками и представителями смежных подразделений (Бизнес-аналитики, системные аналитики, ИТ-менеджмент, команда развития). - Контроль за качеством данных и своевременным обновлением дашбордов; - Разработка и построение учетных моделей; - Настройка алгоритмов выгрузки, трансформации данных; - Анализ производительности запросов и их оптимизация; - Разработка моделей данных и правил расчета аналитических показателей. Стек технологий: Python, pandas, scikit-learn, pytorch, PostgreSQL, 1C, MySQL, MS SQL, Power BI, Power Pivot, Power Query, DAX, MS Azure,Tableau

Инженер данных с более чем шестилетним опытом в разработке и сопровождении ETL-процессов, оптимизации баз данных и построении аналитических систем. Работал в сферах промышленной автоматизации, финансового сектора, консалтинга и e-commerce, последовательно развивая экспертизу в управлении потоками данных, трансформации бизнес-логики и интеграции разнотипных систем. Обладает углублёнными техническими компетенциями в языках программирования Python, SQL, PySpark, владеет инструментами Apache Airflow, Knime, Alteryx, Git и системами визуализации — Tableau, Power BI, SSRS. Уверенно работает с аналитическими СУБД: ClickHouse, Vertica, Hive, MSSQL, PostgreSQL, реализует надёжные пайплайны обработки данных для хранилищ и Data Lake-сред. Его решения помогли сократить задержки обработки данных, увеличить надёжность поставки информации и повысить скорость генерации ключевых бизнес-показателей. Активно взаимодействует с бизнесом и разработчиками, умеет переводить бизнес-требования в технологические архитектуры, ведёт документацию и сопровождает проекты end-to-end.

Senior Python разработчик / инженер MLOps, обладающий опытом в backend-разработке, построении MLOps-инфраструктуры, проектировании ETL/ELT процессов и разработке микросервисов. Работал в крупнейших технологических компаниях: Сбер, МТС, Brandquad. Имеет глубокую экспертизу в FastAPI, Airflow, Docker, SQL, ClickHouse, Kubernetes, интеграции ML-моделей и сопровождении высоконагруженных систем. Владеет опытом наставничества, построения пайплайнов и создания внутренних библиотек.

Системный аналитик с грейдом Middle+ из Москвы, специализация в FinTech & Banking и Telecom. Имеет высшее образование по специальности «инженер-программист» Московского государственного технического университета имени Н. Э. Баумана. Ключевые навыки включают работу с 1С:Бухгалтерия, Agile, анализ, API, BI-инструменты, BPMN, GitHub, Hadoop, HDFS, HTTP, Identity Server, JSON, JSON API, Microsoft, Qlik Sense, REST, REST API, Scrum, Spark, SQL, Tableau, UML, Use case, Yarn, аналитику, написание ТЗ, оптимизацию, постановку задач на разработку, работу с требованиями, системный анализ. Опыт работы на проектах: - Интеграция продукта Adriver и продуктовых команд Финтех сектора банка компании (роль — ведущий системный аналитик). - Миграция источников данных для форм бухгалтерской отчётности, прототипирование форм и формирование пользовательского сценария их использования (роль — старший системный аналитик, DWH аналитик). - Проектирование антифрод системы путём интеграции трёх независимых систем-источников (роль — ведущий системный аналитик). - Импортозамещение ПО на учебных и внутрисистемных ПК в МГТУ им. Н. Э. Баумана (роль — системный аналитик).

Александр — DevOps-инженер уровня Middle из Краснодара. Специализируется на автоматизации процессов разработки и эксплуатации программного обеспечения. Имеет опыт работы с Docker, Kubernetes, Linux, Jenkins, Nginx, Ansible и другими инструментами. Участвовал в проектах в отраслях логистики и транспорта, социальных сетей, финансовых технологий и банковского дела. На проекте «Внедрение Kubernetes-кластера для CDS» в роли DevOps-инженера занимался установкой и настройкой кластера k8s, Nexus, GitLab, Jenkins, PostgreSQL, редактированием helm чартов и деплоем приложений. В проекте «Налоговый мониторинг для Норбит» в качестве системного администратора устанавливал и настраивал VK Tax Compliance, оптимизировал безопасность доступа к системе. На проекте «Миграция Битрикс24 в НИЦ Жуковского» в роли системного администратора занимался установкой и настройкой различных компонентов для миграции Битрикс24, включая nginx, apache2, php, memcached, mysql mariadb, galera cluster, haproxy, redis, nodejs. В проекте «Почта РФ» в качестве DevOps-инженера занимался мониторингом работы серверов через Zabbix, установкой обновлений wfm через Jenkins, редактированием плейбуков Ansible и другими задачами.

IT-специалист с 11-летним опытом работы в сфере баз данных и программирования. Мои сильные стороны - способность быстро погружаться в быстро погрузиться в проект, понять, как работает система, и найти ошибки в процессе тестирования. Мне нравится решать сложные вопросы, изучать новые технологии и работать с данными. Я не боюсь брать на себя инициативу и решать проблемы, за которые никто не берется. Как инженер по данным я стараюсь увидеть смысл данных и работать на основе этого. Я уделяю много внимания концептуальным моментам процесса ETL. Я просто люблю свою работу.

Data Engineer с опытом работы на проектах в сфере E-commerce & Retail и FinTech & Banking. На проектах занимался разработкой аналитических платформ, DWH и систем аналитики. Обязанности: - разработка ETL-пайплайнов в Apache Airflow и Apache NiFi; - обработка больших объёмов данных с использованием PySpark, Pandas, NumPy; - оптимизация интеграции Hadoop (HDFS); - агрегация данных в ClickHouse для BI-отчётов; - визуализация данных в Power BI и Superset; - мониторинг и оптимизация производительности запросов в Snowflake; - интеграция PostgreSQL и MS SQL; - использование Docker и Kubernetes для контейнеризации ETL-компонентов; - создание детальных технических проектных документов; - сотрудничество с командой аналитиков; - проведение тестирования системы; - настройка CI/CD-конвейеров с помощью GitLab CI/CD.

Владлена — data-инженер уровня middle+ из Минска (Беларусь). Обладает опытом работы с различными инструментами и технологиями, включая Alembic, Apache AirFlow, AWS, Docker, ETL, FastAPI, GitHub Actions, GitLab CI/CD, Python, SQLAlchemy и другие. Владлена участвовала в нескольких проектах в сферах FinTech & Banking и E-commerce & Retail: - Обрабатывала и трансформировала большие данные из разных источников в хранилище. - Разрабатывала и оптимизировала ETL-пайплайны на Apache Airflow, Python и SQL. - Интегрировала данные из различных источников в централизованное хранилище. - Оптимизировала SQL-запросы в Snowflake, PostgreSQL и других базах данных. - Настраивала механизмы ретраев, SLA и уведомлений в Airflow. - Автоматизировала процессы очистки, нормализации, дедупликации и агрегации данных.