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.

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

Александра — специалист уровня Middle в области Data Science. Обладает опытом работы с различными инструментами и технологиями, включая AIogram, Apache AirFlow, API, CatBoost, Docker, FAISS, GitHub, HuggingFace, Linux, Machine learning, Matplotlib, NLP, Numpy, OpenCV, Pandas, Power BI, PySpark, Python, PyTorch, Sklearn, SQL, Superset и другими. В проектах для компании «Росбанк» в роли Analyst занималась управленческой отчётностью, анализировала данные о рисках, распределении капитала и концентрации рисков, автоматизировала процессы отчётности с помощью макросов на VBA и R Shiny, разрабатывала интерактивные дашборды. В роли Data Scientist работала над стресс-тестированием, переводила отчётность в Power BI, создавала сложные дашборды, взаимодействовала с аудиторской проверкой.

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.

Максим — опытный DWH-разработчик уровня Senior из Рязани. Обладает продвинутым знанием английского языка. Имеет опыт работы на проектах в сферах логистики и транспорта, производства и продажи оборудования. В Яндексе выполнял обязанности аналитика-разработчика DWH. Занимался разработкой ETL/ELT процессов, оптимизацией процессов ETL/ELT, разработкой слоёв DWH, построением процедурных механизмов для онлайн-аналитики и другими задачами. Участвовал во внедрении конвейеров на площадках ФФЦ и работал с большими объёмами данных. На других проектах: - КенигЛабс (VolksWagen & Audi group): архитектор, разработчик DWH; создание концепции DWH, оптимизация текущего MVP решения хранилища, проектирование и создание слоёв данных, разработка ETL процессов. - Гольфстрим: архитектор, разработчик DWH; проектирование и построение гибридной DWH на основе модели SW+S, проектирование и создание слоёв данных, разработка ETL процессов. - FreshLogic: архитектор, разработчик DWH; проектирование ИБД модулей, проектирование и создание WMS, внедрение и поддержка WMS. - Рельеф-Центр: программист-администратор БД; администрирование, доработка и разработка WMS, настройка отчётов в CR9, тестирование среды, работа с MS SQL и другие задачи.

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.

- опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с (большими) данными, обработка данных, машинное обучение; - опыт написания тестов для разработанного функционала; - опыт рефакторинга кода; - опыт работы с git; - опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); - развитые коммуникативные навыки;

развитые коммуникативные навыки; опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с большими данными, в том числе с помощью PySpark; работа с SQL на уровне продвинутых запросов: оконные функции, подзапросы, условные функции; опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций: опыт написания простых bash команд; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; участие в создании ETL\ELT процессов; опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); опыт работы с git; опыт работы с Apache Airflow; опыт работы с Docker в рамках локального запуска контейнеров; умею читать техническую документацию на английском языке.

● Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib) ● Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Hadoop ● Инструменты разработки: Apache Airflow, Apache Hive, Docker ● Big Data: PySpark, PyTorch ● Управление версиями: Git, BitBucket ● Управление проектами и документацией: Jira, Confluence ● Django, QlikSense

Принимал ключевое участие в проекте по построению Аналитической платформы данных. Участвовал во всех технических этапах работ. Документировал выполненные работы. Написал ряд ETL-процессов, позволяющих регулярно выгружать данные сторонних систем к DWH. Организовал развертывание и тестирование Airflow и Airbyte.

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.

Максим — DWH-разработчик уровня Middle из Москвы. Опыт работы: - Data engineer в Сбербанке (FinTech & Banking). Занимался проектированием и разработкой процессов преобразования данных (ETL) для DWH, работал с MPP Greenplum, оптимизировал SQL-запросы. - Data Engineer в GlowByte Consulting (E-commerce & Retail). Выполнял задачи по проектированию и разработке ETL-процессов для DWH. - Product Manager (IIoT) в Schuler Pressen GmbH Представительство в РФ (Hardware). Участвовал в разработке СУБД ORACLE PL/SQL для промышленного оборудования, занимался установкой и настройкой PostgreSQL и ClickHouse. Реализовал крупный инвестиционный проект, участвовал в проекте «Промышленный интернет вещей (IIoT)» и реализовал проект по оснащению IIoT промышленного металлообрабатывающего оборудования.

- работа с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора, джоины, CTE); - выполнение ad-hoc запросов, в том числе на Python; - опыт работы с BI-системами (Power BI, Datalens, Форсайт), разработка дашбордов; - работы с API Яндекс.Метрики; - опыт работы с Clickhouse (создание витрин, воронок, материализованных представлений); - участие в ручном тестировании разметки сайта; - участие в разработке пирамиды метрик; - дизайн, запуск и анализ A/B тестов; - участие в создании ETL/ELT процессов; - опыт работы с большими данными в Hadoop и PySpark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive; - участие в проектировании и анализе DWH хранилищ; - опыт работы с Apache Airflow; - опыт работы с Python для анализа и визуализации данных (pandas, numpy, matplotlib, plotly, seaborn, statsmodels, scipy, sklearn); - опыт работы с Docker в рамках локального запуска контейнеров; - опыт взаимодействия с другими направлениями data (DE/DS); - опыт написания тестов для разработанного функционала (pytest, unittest); - опыт структурирования скриптов в GitLab; - ведение Confluence, написание документации, составление ТЗ для фронтенд-разработчиков на трекинг сайта и внутренних продуктов; - создание ноутбуков в Google Colab/Jupiter Notebook, в т.ч. для отчётности и для анализа A/B тестов; - создание прототипов дашбордов в Miro; - определение узких мест и предложений по оптимизации; - опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; - проведение интервью с пользователями с целью выявления их потребностей; - развитые коммуникативные навыки

Machine Learning Engineer с более чем 5-летним опытом коммерческой разработки. Эксперт в области построения и оптимизации ML-моделей, обработки изображений и NLP. Обладаю глубокими знаниями в Python, TensorFlow, PyTorch, MLFlow, ONNX. Имею опыт работы с LLM, RAG, RuBERT, Whisper, Vosk, а также в развертывании ML-сервисов в Kubernetes. Активно использую инструменты Docker, Git, AWS, Azure, GCP.

Data-инженер с опытом работы более 3 лет в разработке ETL-процессов и аналитических хранилищ данных. Специализируется на создании и оптимизации ETL-пайплайнов, разработке аналитической отчетности и интеграции данных с использованием Python, Spark, Airflow, Greenplum, PostgreSQL и других инструментов. Имеет опыт миграции хранилищ, настройки CI/CD и работы с большими объемами данных. Обладает навыками автоматизации процессов, аналитическим мышлением и стремлением к созданию эффективных решений. Коммуникабелен, ответственен и ориентирован на результат.