Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Backend-разработчик уровня Senior с 4,5-летним опытом в финансовых, аналитических и интеграционных проектах. Обладает обширной экспертизой в разработке микросервисной архитектуры на Python (FastAPI, Django, Flask) и Go, построении ETL-процессов, оптимизации хранилищ и интеграции с внешними системами. Работал с различными СУБД — PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, MongoDB, Redis, — создавая быстрые и надёжные решения для обработки миллионов записей. Участвовал в проектировании и реализации корпоративных DWH (Data Warehouse)-решений: он выстраивал хранилище на Greenplum, значительно сократив время аналитической обработки и повышая стабильность отчётности. Его пайплайны в Airflow обрабатывали миллионы записей в день, а грамотный refactoring легаси-кода позволил упростить сопровождение и развитие систем. В NDA-банке отвечал за разработку сервисов статистики и обогащения данных заемщиков, работу с Kafka, ClickHouse, Redis и участие в подготовке инфраструктуры к сертификации ISO 27001/ФСТЭК. Легко разбирается в чужом коде, умеет проектировать чистую архитектуру, имеет опыт CI/CD и активно подключается к задачам интеграции с внешними API. Отзывчивый, внимательный к деталям, технически зрелый инженер с живым интересом к задачам данных и высоконагруженных систем.

Аналитик данных с 10+ летним опытом анализа биологических и медицинских данных, и с 2-летним опытом анализа всех данных проекта (google analytics, база данных, ежедневная статистика, модели и прогнозы, статистическая обработка и машинное обучение). - Качественный анализ данных и разработка алгоритмов для повышения производительности. - Комплексная работа с базами данных, использование новых решений для управления информацией. - Прогнозирование и активная работа с другими отделами по добытым данным. - Python3, SQL, Jupiter, Dataspell, Bash, Pandas, Numpy, Scipy, Sklearn и т.д. - Информатика, интеллектуальные устройства, веб-аналитика, анализ данных.

Никита — Python-разработчик уровня Middle+. Специализируется на разработке API, веб-разработке и развёртывании приложений. Имеет опыт работы с Django, Django Rest Framework, FastAPI, Flask, а также с базами данных PostgreSQL, MongoDB, SQLite и другими. Владеет навыками работы с ETL-процессами, Hadoop, Hive, PySpark. Участвовал в проектах в отраслях транспорта, банковского дела и крупного ритейла. Среди проектов — разработка системы биллинга транзакций для агрегатора такси и доставки, создание дашборда для топ-менеджеров крупной ритейл-сети, разработка системы мониторинга для директоров магазинов, реализация прокси-сервиса для S3-хранилища в крупном банке и другие.

Опыт работы и навыки: * Python: основные библиотеки для анализа данных и построения ML-моделей (numpy, pandas, sklearn, scipy, mathplotlib, seaborn, Catboost, XGBoost) * SQL: сложные запросы, витрины данных, СУБД: ClickHouse, PostgreSQL, Trino; * Фундаментальные знания в области математики: теории вероятностей, статистики, линейной алгебре, матанализе; * выдвижение и проверка гипотез, проведение А/Б тестов; * Полный цикл ETL-процесса, от сбора сырых данных (из API или CRM платформ) до их обработки и построения витрин данных и создания ML-моделей; * опыт работы в BI платформах: Apache Superset, Redash, AWS QuicklSight; * опыт работы в облачных сервисах YandexCloud: Object Storage, Cloud Functions, DataProc; * опыт работы в облачных сервисах Amazon; * JupyterLab, PyCharm, Apache Zeppelin; * оркестрация рутинных задач в Apache AirFlow; * Работа с Big Data в Apache Spark (PySpark), Hadoop; * Опыт работы в фреймворке FastAPI; * Git; * Начальные знания в NLP и Computer Vision, знаком с Tensor Flow, Keras; * Ведение документации в Confluence; * Jira * Свободное чтение технической документации на английском языке, разговорный английский на среднем уровне; Сведения о дополнительных образованиях: * Диплом по направлению Data Science (Нетология). * Диплом по программе профессиональной переподготовки "Переводчик в сфере профессиональной коммуникации (английский язык)" (МИРЭА). Аналитический склад ума, скрупулезен, внимателен к мелочам, алгоритмическое мышление. Личные качества: трудолюбие, добросовестность, целеустремлённость, ответственность.

Татьяна — опытный бизнес- и системный аналитик с 13-летним опытом работы в сфере FinTech & Banking и Insurance. Она обладает навыками работы с инструментами и методологиями, такими как Agile, Scrum, Waterfall, UML, BPMN, Jira, Confluence, Axure, а также навыками анализа данных, разработки ТЗ, ведения проектов и тестирования. Татьяна успешно реализовала несколько проектов по разработке и улучшению систем интернет-банков для юридических лиц. В её обязанности входило составление спецификаций требований, описание бизнес-процессов, управление требованиями, создание UML-диаграмм, анализ данных и тестирование доработок. Она работала над проектами по деноминации, переходу на формат счетов IBAN, внедрению межбанковской системы идентификации, созданию зарплатного проекта и другими.

Специализируюсь на кейсах с LLM под капотом, которые встраиваются в продукты или оптимизируют бизнес-процессы в компаниях. Моя цель - применять AI-технологии так, чтобы бизнес мог осваивать ранее недоступные для него возможности. Кроме того, владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Есть опыт работы с FastAPI, SQLAlchemy, Celery, RabbitMQ, а также опыт написания юнит-тестов с помощью PyTest. Совершенствую свои навыки, участвуя в профессиональном сообществе, читая новую литературу и побеждая в международных соревнованиях.

▪ Data Scientist / Data Analyst c более чем 5 летним опытом в области анализа данных и машинного обучения в различных отраслях, включая банковское дело, финансовые услуги, e-commerce и стартапах. ▪ Применение передовых методов анализа данных и машинного обучения для глубокого анализа текущих данных и процессов, оптимизации операций и извлечения ценных инсайтов, а также их адаптации к бизнес-потребностям. ▪ Разработка и проектирование систем разной сложности в соответствии с техническими требованиями и задачами, включая высокоэффективные, высоконагруженные и масштабируемые микросервисные приложения. ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов.

Разрабатываю системы, использующие методы и модели классического и глубокого машинного обучения в различных предметных областях. Стремлюсь подходить к каждой задаче комплексно, детально изучая все уже существующие технологии и анализируя их преимущества и недостатки. Моя цель – помочь с решением проблем в области прогнозирования, классификации и анализа текстовой и аудио информации и развивать прикладной ML/AI в разных сферах. Уверенно разрабатываю на Python в средах VS Code и JupyterLab с использованием Poetry как основного инструмента изоляции окружений. Работаю с анализом данных и их визуализацией с помощью библиотек Pandas, Polars, Numpy, MatplotLib, Plotly. Есть опыт работы с LLM и мультимодальными моделями глубокого обучения, а также в построении инфраструктуры ML-проектов и в MLOps. Постоянно совершенствую свои навыки, изучая новости ML/AI-инфопространства, читая профессиональную литературу и публикуя статьи.

● Автоматизация сборки и доставки приложений (CI/CD) ● Автоматизация создания dev/stage/prod окружений (IaC) ● Администрирование систем виртуализации ● Проектирование и администрирование компьютерных сетей ● Мониторинг и устранение неисправностей в работе существующей IT инфраструктуры ● Обеспечение высокой доступности сервисов