Каталог специалистов

Активно развиваюсь в frontend сфере разработки, предпочитаю atlassian стек, но также имею опыт работы с redmine. Есть опыт разработки backend. Нравится изучать и применять новые технологии на практике. Для каждой задачи стараюсь найти наиболее оптимальное и подходящее решение.

Постоянно развиваюсь как во Frontend направлении, так и в Backend. В свободное время стараюсь учить что-то новое. Как только вижу что-то интересное для себя сразу пытаюсь изучить и применить на практике. Ответственный и самостоятельный сотрудник. С каждым новым разделом стараюсь становиться лучше и учиться на ошибках прошлых реализаций. Интересуюсь в развитии в сторону Team Lead, имею небольшой опыт управления командой разработки на проекте.

Виктор — системный аналитик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на разработке высоконагруженных систем, проектировании интеграционных взаимодействий и работе с большими объёмами данных. Языки запросов: SQL, T-SQL, PL SQL — опыт составления сложных запросов к нескольким таблицам и работы с хранимыми процедурами. Python — использование для анализа данных и разработки ETL процессов. Моделирование: BPMN, UML (Use Case, Sequence, ER-диаграммы) — создание диаграмм для визуализации бизнес-процессов и системных взаимодействий. API: Проектирование и документирование REST API с использованием OpenAPI, а также разработка интеграционных интерфейсов через протокол SOAP. EDW (Enterprise Data Warehouse): Проектирование архитектуры хранилищ данных и интеграция ML-моделей в производственные процессы. Опыт работы на проектах: - Разработка высоконагруженных веб-сервисов с применением ML. Обязанности включали выявление требований, проектирование REST API, моделирование бизнес-процессов, разработку требований для мобильного приложения и анализ архитектуры сетевых взаимодействий. Достижения: разработана микросервисная архитектура, успешно внедрены два проекта на трёх предприятиях компании. - Разработка высоконагруженных систем Datalake и ССВД. Обязанности охватывали сбор требований, разработку моделей бизнес-процессов и системных моделей, создание технических спецификаций и реализацию интеграционных интерфейсов. Достижения: собраны требования и создана спецификация для микросервиса проверки больших данных, спроектированы и реализованы интеграционные потоки данных с банковскими источниками. - Проектирование архитектуры хранилища данных (DWH) и вывод ML-моделей в промышленную эксплуатацию. Обязанности: проведение сбора требований, постановка задач для разработчиков, моделирование бизнес-процессов, разработка проектной документации и создание интерактивных аналитических дэшбордов. Достижение: спроектирована архитектура DWH.

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

Главное о специалисте Старший инженер-программист и архитектор решений с более чем 20-летним опытом в разработке корпоративных систем, построении аналитических платформ, обработке данных и управлении проектами. Специализация в интеграции больших данных (Big Data), облачных решениях AWS и архитектуре высоконагруженных систем. Ведет разработку от проектирования архитектуры до промышленной эксплуатации. Имеет опыт управления командами разработки и данными, успешно реализовывал проекты в финансовом секторе, телекоммуникациях и системной интеграции. Ключевые навыки Языки: Python, SQL, Java, Scala, Bash Big Data: Hadoop, Spark, Hive, Impala Потоковые данные: Kafka, Spark Streaming Оркестрация: Airflow, Oozie, Kestra Облачные технологии: AWS (S3, Lambda, Redshift, DynamoDB, CDK, boto3) Инфраструктура: Terraform, Docker, Linux Базы данных: PostgreSQL, Snowflake, Neo4j BI-системы: Oracle BI EE DevOps: Mlflow, DBT Портальные решения: MS SharePoint, IBM WebSphere Portal Администрирование кластеров: Hortonworks, Cloudera CDH (установка, настройка, поддержка)

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.

- Написание java, sql, shell кода, предпочитаю ООП, готов рассмотреть позиции на java regular/middle development разработчика, хорошо разбираюсь в деплоймент процедурах и вывода релизов Постоянно повышаю свой профессиональный опыт и читаю сопутствующую литературу, смотрю митапы

Основная экспертиза: Работа с витринами данных, исследованием данных с поиском профита для бизнеса и построение хранилищ. Концепции DWH, DataLake, LakeHouse. Область развития: Начать хотелось бы со стандартных задач Data-аналитика для нахождения точки баланса с работой. Работать готов в любом стеке Bigdata (большинство инструментов так или иначе затрагивал или легко втянусь). Если проект будет очень интересным - готов рассмотреть позиции лида аналитики. Если стоит задача по организации хранилища данных - готов подключаться к задачам архитектора. Качества достижения успеха: Характер докапываться до решения; легко нахожу контакт с любым коллективом; начинаю неосознанно лидировать проект, если я им загораюсь; внедряю нестандартные решения.

Азиз — Senior Data аналитик из Москвы с опытом работы 5 лет 4 месяца. Специализируется на анализе данных в сферах FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Владеет английским языком на уровне B2. Ключевые навыки: Apache AirFlow, ClickHouse, Hadoop, oozie, Oracle, Pl/SQL, PostgreSQL, Python, Scala, Spark, SQL, Git, Jira, Kimball, Numpy, Pandas, Yarn, Excel, Grafana, Power BI, Visio, TFS, ETL, Confluence. Опыт работы на проектах: - «Сбербанк» (11 месяцев): обработка и анализ больших объёмов данных, разработка ETL-процессов, интеграция данных из различных источников, создание и оптимизация пайплайнов с использованием Python и SQL. - «МТС Финтех» (1 год 5 месяцев): аналитическая отчётность для руководства, разработка аналитических витрин, автоматизация регулярных отчётов, сегментация клиентов. - «Финансовая корпорация Открытие» (1 год 4 месяца): техническая поддержка пользователей, настройка системы Siebel CRM, тестирование ПО, разработка отчётности в Power BI. - «Мос СпортОбъект» (1 год 8 месяцев): техническая поддержка пользователей, настройка системы 1C CRM, тестирование ПО, разработка и поддержка дашбордов в Power BI, разработка хранилища данных.

Алексей — опытный Data инженер с более чем шестилетним опытом работы в проектах RnD, E-commerce & Retail и EdTech. В портфолио Алексея есть несколько успешных проектов: Customer360, разработка программного обеспечения для бухгалтерского учёта для одного из крупнейших розничных продавцов товаров для дома, Apache Superset по визуализации данных для целей BI, внутренний проект, направленный на решение проблем повторного развёртывания групп DAG Airflow на учётных записях Kohls и IAS, IAS Python Upgrade, настройка и поддержка кластера Hadoop/Spark, разработка приложений на Hadoop/Spark для научных целей. Алексей участвовал в разработке и поддержке групп DAG Airflow для преобразования данных, включая сшивание данных; разработал и спроектировал Metadag Airflow DAG, которая автоматизирует и повышает уровень понимания процессов в команде C360; выполнил общую миграцию из локальных в облачные сервисы; получил большой опыт в разработке приложений Flask, выполнении миграций БД с использованием SQLAlchemy и Alembic; разработал внутреннюю систему контроля доступа для приложения Superset; разработал пакет Python3 airflow-redeploy, который упрощает процесс повторного развёртывания групп DAG через официальный REST API и плагин REST API.

Евгений — опытный Java-разработчик. Обладает глубокими знаниями и навыками в области разработки ПО. За свою карьеру Евгений работал над проектами в таких отраслях, как e-commerce & retail, fintech & banking, telecom и edtech. Опыт работы Евгения составляет 30+ лет.