Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Являюсь специалистом по прогнозированию продаж (более 5 лет). Так же более 3 лет занимаюсь клиентской аналитикой (банковская деятельность, онлайн-ритейл). Принимал участие в создании антифрод-системы в крупном банке.

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.

Опытный Python-разработчик, senior. Специализируется на создании веб-сервисов и алгоритмов для оптимизации рабочих процессов, а также на разработке многофункциональных индикаторов для приборной панели летательных аппаратов. Имеет опыт работы с различными технологиями и инструментами: Apache AirFlow, Apache Kafka, Celery, ClickHouse, Docker, FastAPI, Git, Golang, gRPC, Linux, MongoDB, MySQL, Nginx, Redis, SQL, нереляционные БД (NoSQL), объектно-ориентированное программирование (ООП). Участвовал в проектах для отраслей e-commerce & retail, EdTech и manufacturing. Среди выполненных задач: - Создание и оптимизация веб-сервисов для расчёта смен курьеров и планирования доставки товаров, что повысило эффективность работы. - Разработка LMS-системы для курсов по кибербезопасности, автоматизация асинхронного обучения и увеличение скорости обработки заявок. - Внедрение баз данных для эффективного хранения и быстрого доступа к данным в проекте по созданию многофункционального индикатора для приборной панели. - Оптимизация работы веб-сервиса на Django для тестирования радиомаяков. Ищет возможность развиваться в качестве backend-разработчика на Python/Go. В особенности интересует работа над сложными и масштабными проектами. Стремится применять свои навыки для создания эффективных и надежных решений, а также углублять знания в области бэкенд-разработки и смежных технологий.

Python backend-разработчик с более чем 5 годами опыта. Работал с широким стеком технологий — от RPA и парсинга данных до микросервисной архитектуры и AI-моделей. Реализовывал модули для торговых стратегий, телеком-платформ и автоматизации бизнес-процессов. Имею опыт в разработке REST API, интеграции с внешними сервисами, разработке ETL-процессов и построении систем на основе AI. Уверенно применяю Python (включая многопоточность, асинхронность и векторные вычисления), умею адаптироваться к любой архитектуре: от RPA-роботов до продвинутых ML-сервисов. Работал с такими библиотеками как pandas, numpy, selenium, TensorFlow, FastAPI, PyQt и множеством других. Быстро обучаюсь, умею находить нестандартные решения, готов развивать как продукт, так и свою экспертизу в команде профессионалов.

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.

Senior Data Scientist с более чем 6 годами опыта в разработке и внедрении ML-решений в ритейле, финтехе и энергетике. Специализируется на прогнозировании временных рядов, динамическом ценообразовании, uplift-моделировании и анализе больших данных. Разрабатывал модели с использованием XGBoost, LightGBM, CatBoost, Prophet, PyTorch (LSTM) и Scikit-learn, интегрируя их в production через FastAPI и Flask. Имеет опыт feature engineering, A/B-тестирования, работы с PostgreSQL, ClickHouse, и визуализации данных (Plotly, Dash, Seaborn). Реализовал проекты для Русагро Тех, Napoleon IT и других, увеличив маржу, конверсию и точность прогнозов. Ориентирован на бизнес-результаты, автоматизацию процессов и профессиональный рост в области MLOps и AI-архитектуры.

▪ 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.

Александр — опытный C++ разработчик, специализирующийся на широком спектре технологий и языков программирования. Обладает глубокими знаниями в области системного проектирования, разработки архитектуры, сбора требований и обучения. В портфолио Александра есть проекты из сфер информационной безопасности, государственного сектора и производства. Он работал над созданием DWH Firewall и NLP SIEM rules generator, участвовал в разработке прошивок для белых ящиков на базе STM, NXP, AVR и реализации модулей ядра для Astra Linux. Также Александр занимался разработкой серверных решений для мобильного приложения и ядра микросервисов. Кроме того, он имеет опыт создания электронных модулей дозиметра на базе микроконтроллеров STM32F4. Александр обладает навыками работы с различными инструментами и технологиями, такими как Docker, Boost, Python, TensorFlow, Qt5, IDA Pro и другими. Это позволяет ему эффективно решать задачи различной сложности и направленности.

Data Engineer с более 5 лет годами опыта в коммерческих проектах, специализирующийся на проектировании и оптимизации ETL-процессов, миграции баз данных и построении распределенных хранилищ. Работал над решениями для финансового сектора (банкинг, биржевые системы), создавая отказоустойчивые системы обработки данных с высокой нагрузкой. Разрабатывал продукты, включая аналитические платформы, системы CDC-интеграции и автоматизированные ETL-пайплайны. Специализируется на высокопроизводительных SQL-запросах, архитектуре витрин данных и потоковой обработке (Kafka, Spark), а также на полном цикле миграции БД с Oracle на PostgreSQL с переработкой хранимой логики.

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).

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.