Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Middle+ Data Engineer и аналитик с почти 4 годами опыта в разработке и оптимизации процессов обработки данных в финансовом секторе и ритейле. Специализируется на проектировании и реализации ETL/ELT-процессов, создании корпоративных хранилищ данных (S3, Apache Iceberg, ClickHouse), интеграции через Kafka и Debezium, а также разработке BI-дашбордов (Streamlit, Power BI, Grafana). Имеет опыт работы с большими объемами данных (таблицы до 2 ТБ), оптимизации процессов с использованием Polars, PySpark и Airflow, а также внедрения CI/CD и контейнеризации (Docker). Реализовал проекты по автоматизации отчетности, прогнозированию продаж и интеграции данных, что привело к значительным улучшениям бизнес-показателей, включая сокращение затрат и повышение точности прогнозов.

Дата-инженер с 4-летним опытом создания комплексных решений для обработки данных, от классических DWH до современных Data Lake в облачной среде. Специализируюсь на проектировании и разработке масштабируемых ETL/ELT пайплайнов (Apache Airflow, Apache Spark), построении архитектуры Data Lake на базе Apache Iceberg и организации унифицированного доступа к данным с помощью Trino. Обладаю опытом работы с enterprise-стеком (IBM DataStage, DB2) и глубокими знаниями Python и SQL для оптимизации и автоматизации процессов. Сфокусирована на оптимизации производительности запросов (Trino, Spark) и построении масштабируемых моделей данных для создания надежн

КЛЮЧЕВЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ ● "Играющий тренер": лично выполняю ключевые задачи (сбор и аналитика требований, моделирование процессов, проектирование API и схем данных), параллельно организуя работу команды ● Методическое руководство кросс‑функциональными командами аналитиков и разработчиков, полное сопровождение жизненного цикла требований ● Проектирование и эволюция микросервисных систем (REST, gRPC, Kafka, RabbitMQ) с применением спецификаций AsyncAPI ● Формирование корпоративных хранилищ данных уровня Data Lake и внедрение практик Data Governance (S3, Iceberg, Apache Atlas, CDC‑конвейеры Debezium – Kafka – Flink) ● Разработка и аудит решений на базе распределённых реестров (Hyperledger Fabric, Solidity) для обеспечения неизменности данных и прозрачности бизнес‑логики ● Информационная безопасность: моделирование угроз, RBAC, IAM, SSO, нормативное соответствие 152‑ФЗ, криптографическая защита каналов и данных ● Интеграция экосистемы 1С (ERP, WMS) и внешних сервисов посредством REST и обмена файлами CSV ● Моделирование процессов и архитектуры в нотациях BPMN, UML, ArchiMate, применение TOGAF и GAP‑анализа ● Эксплуатация и оптимизация СУБД: PostgreSQL, MySQL, Greenplum, ClickHouse, MongoDB ● Инструментарий: Swagger, OpenAPI, Postman, Camunda, Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, Enterprise Architect, Business Studio ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ Управление бизнес‑процессами · Организационное проектирование · Agile‑подходы · Blockchain‑технологии · Информационная безопасность · Python · SQL · Kafka · Camunda · Jira · Confluence · Figma За последние 7 лет работал в роли системного аналитика реализовал проекты по интеграции на основе REST и SOAP сервисов, создавал диаграммы в UML, писал сложные запросы в SQL и обрабатывал данные в формате XML. Участвовал в разработке и администрировании ESB-решений и микросервисной архитектуры, оформлял документацию по ГОСТ, проводил анализ бизнес-процессов, интервьюировал заказчиков и формировал системные требования. Регул

Анатолий — архитектор уровня Senior из Ростова-на-Дону с опытом работы 6 лет 11 месяцев. Специализируется на проектировании и внедрении систем обработки данных. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking, Logistics & Transport, E-commerce & Retail, Insurance. Ключевые навыки: Agile, Apache, Apache AirFlow, Apache Spark, API, CI/CD, ClickHouse, DBT, Docker, druid, DWH, ETL, Git, Grafana, GreenPlum, Hive, Iceberg, Jira, Kafka, Kubernetes, Machine learning, MongoDB, MSSQL, Ni-fi, OLAP, Oracle, PostgreSQL, Python, SQL, SSIS, Superset, Trino, Vault, автоматизация процессов, анализ данных. Работал в следующих проектах: - ГК Иннотех (FinTech & Banking): главный архитектор данных, рефакторинг системы, создание корпоративного хранилища данных (Data Lake), внедрение методологий Big Data. - ОО ДЕЛОТЕХ (Logistics & Transport): ведущий разработчик, архитектор, рефакторинг DWH, разработка и защита MVP новой архитектуры. - СБСВ КЛЮЧАВТО, ООО (E-commerce & Retail): дата-инженер — архитектор, разработка DWH с нуля общим объёмом 3 Тб. - ПС ФСБ РФ (Insurance): инженер автоматизированных систем паспортного контроля, построение архитектуры БД, администрирование БД.

Даниил — Data инженер уровня Senior из Сочи, Россия. Специализируется на работе с большими данными, имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Ключевые навыки включают Apache AirFlow, Apache NiFi, Apache Spark, Bash, Big Data, CI/CD, ClickHouse, DBT, Docker, DWH, ETL, Git, GitLab CI, Hadoop, Hive, Kafka, Kubernetes, Linux, PostgreSQL, PySpark, Python, RabbitMQ, Redis, SQL, Trino и другие. Имеет высшее образование по специальности «Информатика и вычислительная техника» и среднее профессиональное образование по направлению «Информационная безопасность телекоммуникационных систем» Сибирского Государственного Университета Телекоммуникаций и Информатики. Опыт работы на проектах: - В роли Data Engineer Team Lead участвовал в нескольких проектах банка (с августа 2020 года), где занимался разработкой архитектурных решений, управлением командой, планированием задач, ревью кода, разработкой ETL процессов поставки данных в DWH, оптимизацией производительности и другими задачами. - В роли Data Engineer работал над проектом по хранению данных и технической поддержке пользователей в компании из сферы E-commerce & Retail (апрель — август 2019 года), где выполнял задачи по технической поддержке пользователей, обслуживанию вычислительной техники, обучению сотрудников и ревью.

4.5+ лет опыта в роли Data Engineer: проектирование архитектуры, разработка и оптимизация высоконагруженных DWH и ELT/ETL процессов. Опыт с Big Data и потоковой обработкой: реализация пайплайнов на Spark и Flink, обработка десятков ТБ данных в час. Построение DWH с нуля: Wildberries — централизованный DWH для всех бизнес-доменов, включая 50+ интеграций и Clickstream (50+ ТБ/день). Оптимизация производительности: сокращение инцидентов на 90%, ускорение выполнения ETL-процессов в 2 раза, рост доступности данных благодаря внедрению DQ и Data Governance. Работа с распределёнными системами хранения и СУБД: HDFS, Iceberg, Hive, Clickhouse, Greenplum, MongoDB, Oracle, PostgreSQL. Организация интеграций и CDC: внедрение Debezium + Kafka Connect, миграция с Hadoop на Clickhouse (500+ ТБ данных). Опыт менторства и лидерства: наставничество, проведение технических собеседований, обучение команд-заказчиков по работе с ресурсами DWH. Широкий технологический стек: Airflow, Dagster, dbt, Spark, Flink, Kafka, Trino, Kubernetes, Docker, Gitlab CI/CD, OpenMetadata.

Fullstack аналитик Бизнес и системный аналитик, опыт full-cycle (проекты: ERP, fintech, производство, коммерция, наука)

Алексей — Data инженер уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на разработке и поддержке систем обработки данных. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Ключевые навыки: Apache, BPMN, Data Vault 2.0, DWH, ETL/ELT, Kafka, S3, ClickHouse, PySpark, Spark Streaming, построение дашбордов. Участвовал в следующих проектах: - Создание корпоративного хранилища данных (S3 + Apache Iceberg) в FinTech & Banking. Разработал ingest-конвейер Oracle → Kafka → S3 (raw) → Iceberg (curated), реализовал schema evolution и partition pruning в Iceberg, подготовил техническую документацию. - ETL-процессы, DWH и аналитика продаж в E-commerce & Retail. Переписал сложные ETL-процессы, разработал витрины данных в ClickHouse, настроил CI/CD, развернул Docker-окружение, реализовал обработку Kafka-топиков, оркестрировал загрузку данных из различных источников. - Аналитика и автоматизация финансовых процессов в FinTech & Banking. Увеличил конверсию CTR SMS-предложений по кредитам, оптимизировал баннер в мобильном приложении, автоматизировал формирование финансовых отчётов, разработал Power BI-дашборд и realtime Grafana-дашборды. Ключевые навыки: • Хранилища данных (DWH, ODS): опыт построения с нуля, разработка стейджинг-, core- и витринных таблиц, работа с Data Vault 2.0. • S3, Apache Iceberg – работа с данными и хранилищами. • Kafka – интеграция источников, передача данных, обеспечение идемпотентности и надежности доставки. • CDC (Change Data Capture) – настройка на логах БД. • Построение архитектурных схем, проектирование процессов передачи и хранения данных. • Описание архитектурных решений и протоколов работы в случае сбоев (резервные БД, отказоустойчивость). • Подготовка технической документации, включая требования Центробанка. • Схемы взаимодействия таблиц (BPMN, ER-диаграммы).

Андрей — инженер баз данных уровня Senior из Москвы с опытом работы в сферах Telecom, Manufacturing и E-commerce & Retail. Специализируется на проектировании и оптимизации хранилищ данных, работе с Big Data и ETL-процессами. Владеет широким спектром технологий и инструментов, включая Apache AirFlow, Apache Spark, Hadoop, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, ClickHouse, Greenplum и другие. Имеет опыт работы на следующих проектах: - МегаФон: миграция корпоративного хранилища данных, проектирование многоуровневой архитектуры DWH, внедрение практик DataOps. - Тера Интегро: разработка и оптимизация распределённых DWH, создание алерт-систем на базе Zabbix, потоковая обработка данных. - НЛМК: миграция данных, оптимизация PostgreSQL, поддержка проектов и разрешение инцидентов, разработка ETL-процессов. - IQVIA: разработка и оптимизация хранилищ данных, стриминговая обработка данных, моделирование данных, обработка больших данных с использованием Apache Spark.

В Data с 2021 года, коммерческий опыт Data Engineer более 4 лет. Занимался тестированием ETL процессов, написанием автотестов и инструментов для тестирования в команде из 6 ETL QA инженеров. Занимался разработкой и внедрением фреймворка DQ для проверки качества данных в команде из 13 DQ инженеров. Также разрабатывал ETL процессы для построения витрин для дальнейшего анализа и выявления аномалий при сравнении данных из разных источников. Ключевые навыки: SQL, Python, Apache Spark, Hadoop, S3, Apache Airflow, Parquet, Kafka, ETL, ClickHouse, Trino, Git, CI/CD, Системный анализ, Тестирование (Data Quality), РСУБД (ClickHouse, Greenplum, Oracle, PostgreSQL), XML, JSON, Data Analysis, Big Data, DWH, Docker, Apache Hive, Apache Iceberg, Soda Core, Pytest, BI, SAS, Git, CI/CD, BI, Jira, Confluence

Егор — Data инженер уровня Senior из Москвы с опытом работы 7 лет 11 месяцев. Специализируется на разработке и оптимизации инфраструктуры данных, имеет опыт работы в отраслях FoodTech, Social Networking, FinTech & Banking. Ключевые навыки: Airbyte, Apache AirFlow, AWS, CI/CD, ClickHouse, DBT, Docker, ELK, Git, GitLab CI, Grafana, GreenPlum, Iceberg, Kanban, Kubernetes, Linux, Openmetadata, PostgreSQL, PySpark, Python, S3, SaaS, SQL, Trino, Yandex Cloud, Hadoop, ETL, DWH. Опыт работы на проектах: - DWH Team Lead в проекте Data Platform Rostic’s (FoodTech), где руководил командой разработки, управлял процессами разработки, внедрения и поддержки платформы данных. - Data Engineer Team Lead в Playrix (Social Networking), где занимался разработкой и оптимизацией инфраструктуры данных отдела маркетинга на облачной инфраструктуре Amazon AWS. - DWH Architect в Seller24 (Social Networking), где разрабатывал архитектуру хранения данных в ClickHouse и оптимизировал хранение и обработку данных. - Главный инженер по разработке в Сбер (FinTech & Banking), где разрабатывал витрины данных и потоки загрузки данных. - Руководитель направления по развитию управленческой отчётности и главный специалист по развитию управленческой отчётности в Почте России (Social Networking), где организовывал и развивал структуру баз данных, автоматизировал отчётность.