Каталог специалистов

Кирилл — Senior QA авто инженер из Краснодара с опытом работы 8 лет 9 месяцев. Специализируется на автоматизации тестирования в областях FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Владеет английским языком на уровне C1. Участвовал в проектах по разработке программных продуктов и заказных решений для государства и бизнеса, а также в создании приложений для автоматизации расчёта отпусков и заработной платы персонала. Выполнял автоматизацию процессов тестирования, тестирование API и интеграционных сервисов, построение процесса тестирования с нуля, разработку тестовой документации, анализ логов, оптимизацию производительности тестов и документирование найденных багов. Работал над проектами для иностранной компании в области здравоохранения, включая валидацию документов и обмен данными по протоколам FHIR, CORE, HL7. Также участвовал в разработке платформы для взаимодействия между пользователями и исполнителями услуг, мобильных и web-приложений, программного обеспечения для авиационной электроники.

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

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).

Антон — опытный Java-разработчик уровня Senior из Новосибирска. Имеет опыт работы на проектах в компаниях Сбербанк и Huawei. В Сбербанке проводил тесты производительности технологий обработки больших данных Spark и Flink, интегрировал Flink с Kafka, создал архитектуру решения для предоставления Flink как банковской услуги. В Huawei внедрил вторичный индекс, ускоривший обработку данных до 31%, оптимизировал логический план Apache Flink (увеличил производительность на 13%), реализовал механизм приблизительной обработки запросов для сокращения использования пространства. Кроме того, спроектировал и реализовал высоконагруженные распределённые системы, работал с технологиями Cassandra, Docker, Spring Boot и другими.

>3,5 лет опыта разработки и сопровождения систем обработки данных. Участвовал в построении DWH с нуля, создании ETL/ELT-процессов, автоматизации расчета метрик и обеспечении качества данных. Имеет опыт работы с высоконагруженными Big Data платформами, оркестрацией процессов на Airflow, а также анализом данных с применением Python, PySpark и SQL. Уверенно работает с реляционными СУБД (Oracle, PostgreSQL, MS SQL), Hadoop-экосистемой и инструментами мониторинга. Обладает навыками построения аналитических витрин, написания процедур и работы с Git, Linux и BI-инструментами.

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.

Data-инженер с опытом работы в отрасли электронной коммерции и ритейла более 3 лет. Участвовал в проекте по внедрению платформы снабжения и планирования для крупного производственного предприятия. Выполнял обязанности по управлению командой дата-инженеров, обсуждал архитектуру системы, подключался к источникам данных, оптимизировал SQL-запросы, создавал конвейеры Airflow, работал с Pandas, разрабатывал хранимые процедуры, настраивал соединения Kafka, проектировал витрины данных и HDFS. Работал над созданием простого в интеграции приложения для персонализированной бизнес-аналитики на базе искусственного интеллекта. Занимался разработкой конечных точек Flask, нормализацией данных, контролем операций хранилища данных, разработкой моделей DBT, использовал Pandas, NumPy и SciPy, разрабатывал функции с помощью AWS Lambda. Принимал участие в разработке платформы для сбора и обработки больших объёмов данных из различных источников. Администрировал базы данных, разрабатывал и оптимизировал сложные SQL-запросы, использовал Apache Spark, обрабатывал крупномасштабные наборы данных с помощью AWS EMR, выполнял статистические вычисления с помощью SciPy.

Роман — опытный Data-инженер уровня Middle+ с опытом работы более 4 года. Он обладает широким спектром навыков в области разработки и аналитики данных, включая знание Python, PostgreSQL, Apache AirFlow, GreenPlum, SQL, Git, Docker, Kafka, Hadoop, Oracle, ETL, DWH, PySpark, Jira, Hive, Clickhouse, Data, MySQL, BI, API, FastAPI, Pl/SQL, MongoDB, Redis, Spark, Apache Spark, Bash, Confluence, GitLab CI/CD, Grafana, HDFS, CI/CD, GitLab, oozie, Scala, Akka, HTTP, REST, Jenkins, Jupyter Notebook. Роман работал над проектами в таких отраслях, как медиа, телекоммуникации, логистика и транспорт, финтех и банкинг. На проектах он занимался созданием и поддержкой ETL-конвейеров, рефакторингом кода, настройкой мониторинга и алертинга, проектированием решений для DWH и разработкой REST API. Опыт Романа включает работу в IT-компании, где он участвовал в создании изолированной среды разработки для аналитиков, а также в телекоммуникационной компании, автомобильном бизнесе и банке. В последнем проекте он разработал витрину данных, которая сэкономила компании порядка 80 млн рублей в квартал.

Алексей — опытный Java-разработчик, специализирующийся на создании и поддержке веб-приложений. Обладает навыками работы с различными технологиями и инструментами, такими как Apache, API, Atlassian, Big Data, ETL, Framework, Git, GreenPlum, Hadoop, Hibernate ORM, Hive, Java, Jenkins, Jira, JSON API, Kafka, Kotlin, Linux, Maven, Microservices, PostgreSQL, REST, Scala, Spark, Spring, Spring Boot, Spring Data, Spring MVC, Spring Security, SQL и другие. Алексей имеет опыт работы в проектах для компаний из сфер телекоммуникаций, FinTech & Banking и Insurance. Он участвовал в разработке сайтов для автоконфигурирования инструментов, проектировании модульной архитектуры приложения, оптимизации существующих ETL процессов, внедрении системы мониторинга и логирования. Также он занимался разработкой и поддержкой продуктовых витрин, проектированием и реализацией высокоэффективных и масштабируемых приложений на Java, интеграцией Java-приложений с Apache Hadoop, Apache Spark и Apache Kafka для анализа, хранения и обработки больших объёмов данных. В проектах Алексей выполнял задачи по разработке и поддержке микросервисов, работе с базами данных, участию в Agile-процессах, обеспечению качества кода и улучшению DevOps процессов.