Каталог специалистов

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.

Аналитик данных с более чем 3-летним опытом в BI и финансовом анализе. Оптимизировал складскую логистику, разработал систему KPI и построил эффективные ETL-процессы. Участвовал в запуске мобильного приложения и внедрении сквозной аналитики. Работал с Python, SQL, BI-инструментами и системами управления данными.

Есть опыт работы с финансовыми данными, интеграцией с платежными системами, эквайрингом и АБС. Опыт работы с юнит, приемочными и функциональными тестами. Опыт работы в больших командах.

Data Scientist, опыт 4 года. Специализируюсь на задачах Анализа Данных, Computer Vision и NLP. Аспирант Института Искусственного Интеллекта Самарского Университета. Имею несколько научных публикаций в области Data Science, Computer Vision. Подход ĸ работе: сформулировать задачу, провести анализ данных и предложить оптимальное решение. В мои обязанности входит: 1. Общение с ĸлиентом, продуĸтовым менеджментом 2. Выстраивание дорожной ĸарты разработĸи внутри аналитичесĸого отдела 3. Презентация готовых решений заĸазчиĸу, обоснование выбора подхода и адаптация решения с учетом правоĸ ĸлиента 4. Передача готового проеĸта в Production

Аналитик BI с опытом 5+ лет в разработке дашбордов, BI-отчетности и автоматизации процессов. Специалист умеет превращать хаос данных в понятные и наглядные дашборды, открывая бизнесу новые горизонты для роста. Его главное оружие – Power BI, SQL и аналитический склад ума. Он не просто строит отчеты, а находит узкие места, исследует причины падения метрик и предлагает пути их оптимизации. В его арсенале – опыт настройки ETL/ELT процессов, тестирования решений и взаимодействия с клиентами, пользователями и инженерами данных. Он легко находит общий язык с заказчиками, формирует требования, документирует процессы и обучает пользователей.

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.

Senior Data Engineer с более чем 9 годами профильного опыта и более 20 лет в IT (старт карьеры в качестве руководителя проектов и технического директора). Активный опыт в разработке и поддержке хранилищ данных, автоматизации процессов обработки данных и создании аналитических решений. Специализируется на проектировании DWH, разработке ETL-пайплайнов с использованием Greenplum, Airflow, Spark, и визуализации данных в Power BI и Superset. Имеет опыт управления распределенными командами, системного администрирования и аналитики. Ориентирован на оптимизацию процессов, обеспечение качества данных и тесное взаимодействие с бизнесом для реализации требований.

Григорий — специалист уровня Middle+ в области Data Science, работает в Москве. Имеет высшее образование по специальности «Экономист» в области международного энергетического бизнеса. Владеет английским языком на уровне B1. Обладает опытом работы на проектах в сферах FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Участвовал в следующих проектах: 1. ФинТех проект (роль — Data Scientist, руководитель направления валидации): анализ и оценка модельных рисков, верификация процесса сбора данных и разработки моделей, формирование отчётов и рекомендаций для разработчиков. 2. Анализ кадровых данных (роль — Data Scientist): снижение текучести кадров через предиктивную аналитику и NLP, построение ETL-пайплайна обработки текстов, автоматизирование разметки данных через GigaChat API. 3. Система прогнозирования спроса (роль — Data Scientist): разработка ML-моделей прогнозирования спроса, автоматизирование ETL-процессов, внедрение алгоритма A/B-тестирования ценовых стратегий. Ключевые навыки: Analytics, API, AutoML, ETL, Forecasting, Git, Machine learning, NLP, Pandas, PostgreSQL, Power BI, Python, PySpark, Scikit-learn, SQL, XGBoost и другие.

Андрей — Data инженер уровня Middle+ из Краснодара. Специализируется на работе с большими данными и имеет опыт в отраслях FinTech & Banking, BioTech, Pharma, Health care & Sports, Realty & Constructoring. Владеет английским языком на уровне B1. Ключевые навыки: Python, Ruby, SQL, Apache AirFlow, Django, Psycopg2, Pydantic, PySpark, Pytest, Rails, Requests, SQLAlchemy, CI/CD, ClickHouse, Docker, GitHub, GitLab, GreenPlum, HTML5, Kafka, PostgreSQL, RabbitMQ, Big Data, CSS3, GraphQL, Hadoop, REST, RSpec, DWH, ETL ELT, Grafana, JupyterNoteBook, oltp, Prometheus, Spark, Confluence, Git, Jira. Имеет опыт работы на следующих проектах: - Real-time Fraud Detection System (FinTech & Banking): разработка и оптимизация структуры баз данных, работа с Apache Kafka, ETL/ELT процессы с использованием Apache Airflow, использование Hadoop, Hive, Hue. - HealthCare(USA) (BioTech, Pharma, Health care & Sports): разработка приложений и микросервисов на Ruby и Python, создание визуальных дашбордов на Grafana. - Shieldpay (FinTech & Banking): создание промежуточных таблиц в Greenplum, использование ClickHouse, разработка триггеров для выявления исключительных ситуаций. - Строительная компания (Realty & Constructoring): разработка хранилища данных, рефакторинг и оптимизация запросов, проектирование и внедрение решений для улучшения масштабируемости и отказоустойчивости хранилища данных.

Достижения • Снижение количества пострелизных дефектов на 30% за счет E2E-тестирования • Автоматизация рутинных задач через ИИ, экономия 25% времени • Обучение более 20 студентов , многие уже работают в IT • Оптимизация SQL-запросов, повышение точности отчетов на 25% • Проверка данных при миграции из legacy-систем, нулевые потери

Наталья — опытный системный аналитик с навыками работы в различных отраслях, таких как e-commerce & retail, urban technology, information security и manufacturing. Она обладает широким спектром технических навыков, включая работу с Anaconda, BPMN 2.0, DBeaver, diawi, Figma, Git, Jupyter Notebook, Miro, OpenAPI, Power BI, Swagger, Toolkit, UML, Visual Studio и другими инструментами. Наталья имеет опыт работы на нескольких проектах, где она занималась сбором, формализацией и анализом требований, разработкой документации, постановкой задач и контролем их исполнения, взаимодействием с заказчиками и стейкхолдерами, а также тестированием ПО. Её проекты включали разработку маркетплейса, доработку информационно-аналитической системы для анализа экологических показателей, систему оценки деятельности ключевых сотрудников, систему назначения полевых проверок на объектах нефтедобывающего сектора и систему проведения аудитов производственных процессов.

Я занимаюсь машинным обучением ML для решения задач классификации и прогнозирования. Работал с алгоритмами машинного обучения, глубокого обучения и статистики. Стремление к постоянному обучению и применению новейших методов в ML для решения бизнес-задач. Занимался коммерческой разработкой приложений iOS на языке Swift с апреля 2021го года. Разрабатывал приложения "с нуля" а также занимался поддерживанием уже готового продукта. В мой стек входит: - Python, MatLab - PyTorch (Python), scikit-learn, numpy - Google Colab, Jupyter Notebook - Asyncio (Python) - Pandas, NumPy, Matplotlib - SQL, NoSQL (MongoDB) - AWS (Amazon Web Services), Azure, Google Cloud Platform (GCP) для обучения и развертывания моделей - OpenCV, librosa (Python) - SOLID, OOP - Cocoapods Также мои инструменты: - Git (GitLab, Github), Docker - Trello, Jira, Figma Кроме того, я имею профильное высшее образование по направлению "Информатика и вычислительная техника". Я всегда готов к новому опыту в отличной команде.

работал в связке Python + PostgreSQL для написания самообновляющихся в Apache Airflow скриптов для дашбордов MS PowerBI, Redash, Metabase, поддерживал их состояние, исправлял ошибки в случае их возникновения; построение отчетов в вышеуказанных пакетах визуализации согласно ТЗ; участвовал в дизайне и проверке результатов простых A/B-тестов (сравнение конверсий, изменений средних значений), обсуждал их результаты с внутренними заказчиками; выполнял ad-hoc запросов внутренних заказчиков в формате .csv/.xlsx/.pkl по мере необходимости; поиск инсайтов и точек роста на проектах совместно с командой (brainstorm); оценивал качество моделей машинного обучения - самостоятельно построенных или предобученных; участвовал в code review коллег по команде; участвовал в обучении / менторстве коллег; опыт работы с библиотеками машинного обучения; тесное взаимодействие с QA / backend-разработчиками

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»

Мои ключевые навыки: - хорошее понимание JS и TS - умение качественно и быстро верстать; - навык профилирования и оптимизации приложений - навык быстрого поиска и устранения дефектов - работа с баг-трекинг системами - навыки работы с системами контроля версий (Git) - покрытие кода тестами (unit, e2e) - опыт настройки инфраструктуры, прекоммит хуков, линтера, транспайлера, webpack Инструменты: - HTML, CSS, JavaScript - typescript, React, - Redux-saga, redux-toolkit - NodeJS - GraphQL, REST - Styled-components, SCSS - Webpack - eslint, babel, prettier - Jest, React-testing-library - playwright, puppeteer