Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Имею опыт работы бизнес-аналитиком в банковской сфере, где занималась анализом процессов, разработкой требований и подготовкой решений для автоматизации. Сочетаю техническую подготовку в области кибербезопасности и анализа данных с практическим опытом работы с бизнес-заказчиками. Интересуюсь развитием решений на стыке информационной безопасности и data science: предиктивная аналитика инцидентов, автоматизация процессов защиты и интеллектуальный анализ данных.

Начинал с самостоятельного изучения python, со временем мой интерес сместился в сторону Data Science и ИИ.Эта область глубже и интереснее, чем может показаться со стороны. Меня вдохновляет сам процесс работы с данными: поиск скрытых закономерностей, получение неожиданных инсайтов и возможность извлекать из "сырой" информации реальную ценность.В дальнейшем моя цель стать ML-инженером, участвовать в разработке действительно значимых и полезных продуктов, особенно в области NLP. Ссылка на Github: https://github.com/Evekxd

У меня более 5 лет работы в IT секторе. В основной занимаюсь обработкой данных. Знаю python/c++ в том числе QT, sql. Есть много проектов по Computer vision. Вот некоторые: Портфолио реализованных проектов по ML(часть проектов): - мультимодальная модель по прогнозированию калорийности блюда по фото с точностью MAE <50 на блюдо: https://github.com/bigdatacon/SPR_4_F3/tree/s4_done_6 -проект по сегментации изображений, стэк deeplab/clearml: https://github.com/bigdatacon/SPR_6_FIN/tree/b3/to_git -проект по классификации изображений фото и видео (демонстрация работы на примере видео из игры майнкрафт ): https://github.com/bigdatacon/SPR_5_FIN/tree/b2 video solution: https://disk.yandex.ru/d/UZW3j2sUR_E5HQ - проект сегментации изображений с использованием mmsegmentation https://github.com/bigdatacon/SPR_6_FIN/tree/b3/to_git - проект нанесения разметки в YOLO и детекции касок на фото, без наличия предварительной разметки на v-llm: https://colab.research.google.com/drive/1EAAxVz_uMAMVAtHlgzJMLyvzE5aq6L4d?usp=sharing Дополнительные проекты на основной работе:: Стек С++/QT:: - многоплатформенное приложения GUI (настольное). роль: разработчик C++ стек: c++, QT, python, stl, CMAKE, docker Вот видео по проекту на QT(внимание!! - писал с использованием GPT): -- основное https://disk.yandex.ru/i/6NO9kRHkd5vnXg -- дополнительное https://disk.yandex.ru/i/czdRR24qyZuUYQ - Проект транспортного маршрутизатора: https://github.com/bigdatacon/graduate_work_yand

Специалист в области Data Science имею опыт 6 лет работы в проектах по распознаванию текстовых данных и построению прогнозных моделей. Основными отраслями проектов являются "Транспортная отрасль", "Отрасль гос.закупок в энергетической сфере" и "Образовательный сектор".

Data Analyst с опытом работы в Сбере и ВТБ в командах кредитных платформ, Big Data и банковской аналитики. Специализируюсь на SQL-аналитике, разработке аналитических витрин, статистическом анализе и автоматизации аналитических процессов. Работал с высоконагруженными системами и наборами данных объемом более 1 млрд строк в Greenplum, Hive и Spark SQL. Имею опыт построения production-аналитики, поиска критических ошибок и узких мест, разработки ML/статистических моделей и оптимизации аналитических потоков данных.

Специализируюсь на разработке и интеграции AI-решений, охватывающих как classic ML, так и DL-модели, а также на backend разработке. Мой подход сфокусирован на решении реальных бизнес-задач с акцентом на создании понятных, устойчивых и масштабируемых решений. Обладаю опытом в проектировании и внедрении ETL/ELT пайплайнов для обучения и инференса моделей, развертывании on-premise решений (Airflow) и интеграции моделей посредством REST API. Владею продвинутыми навыками программирования на Python, включая написание чистого и модульного кода, а также глубоким пониманием оптимизации SQL-запросов, в том числе с использованием оконных функций.

Я опытный Data Engineer с сильными компетенциями в проектировании и поддержке ETL/ELT-пайплайнов, а также в работе с большими данными. Имею глубокие теоретические и практические навыки в Python и SQL. Активно использовал Apache Spark, Databricks и Hadoop HDFS для обработки и трансформации данных, строил отчетность в различных BI-системах. Разрабатывал программы для распределенных вычислений и занимался оптимизацией SQL-запросов. Настраивал CI/CD-пайплайны и работал с Docker, что позволяет мне эффективно участвовать в полном цикле разработки и внедрения решений.

Data Scientist / ML Engineer с 4+ годами опыта (Яндекс, Газпромнефть, ЦФТ), готов рассматривать смежные роли (Data Engineer, Аналитик) Обладаю настойчивостью и упорством при решении задач. Готов учиться и работать в команде.

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.

В 2024–2025 прошёл переквалификацию в направлении Deep Learning и LLM (Transformer, attention, RoPE, KV-cache, inference), разрабатываю и обучаю модели с нуля, внедряю в прод через различные API-сервисов (FastAPI, Asyncio), разработка и поддержка ML-пайплайнов, оптимизация вычислений и интеграция распределённых систем. Имею практический опыт работы с классическими алгоритмами (XGBoost, CatBoost, LightGBM, sklearn) и нейросетевыми моделями (PyTorch). Развиваюсь в области машинного обучения, MLOps, NLP и высоконагруженных систем. Цель — проектировать и внедрять решения, которые ускоряют принятие бизнес-решений, повышают эффективность работы сервисов и позволяют масштабировать инфраструктуру. Помимо технических навыков обладаю сильной аналитикой, гибкостью мышления и опытом достижения высоких результатов в разных сферах (спорт, языки), что помогает адаптироваться к нестандартным задачам и находить эффективные подходы. Дополнительно обо мне: Свободно владею английским (C1) и испанским (C1), что помогает работать с англоязычной документацией, научными статьями и международными командами. Чемпион мира и Европы по каратэ, обладатель чёрного пояса (2 дан) — спорт развил дисциплину, умение работать на результат и держать концентрацию в стрессовых условиях. Участвовал в Чемпионате мира по футболу в составе волонтёрской команды — опыт работы в крупном международном проекте, взаимодействия с людьми разных культур и командной координации. Окончил технический вуз по направлению «Вагоны и вагонное хозяйство» — базовое инженерное образование сформировало системное мышление и внимание к деталям. Продолжаю обучение в аспирантуре по направлению «Вагоны и вагонное хозяйство», пишу диссертацию на тему внедрения системы диагностик колесных пар подвижного состава с применением классических моделей машинного обучения.

Опытный Data инженер с более чем 3-летним стажем в области построения и оптимизации пайплайнов данных. Обладаю глубокими знаниями в проектировании и реализации высокопроизводительных решений для обработки больших объемов данных. Моя экспертиза включает работу с Greenplum и Apache Airflow, сфокусирована на повышении эффективности ETL-процессов, оптимизации сложных SQL-запросов и обеспечении надежности данных. Готов к длительному сотрудничеству в проектах, требующих системного подхода к управлению данными и обеспечения их качества.

С первых лет обучения в университете активно погрузился в сферу IT, что привело к формированию глубокого интереса к аналитике и в дальнейшем — к специализации в Data Engineering. Обладаю обширным опытом в проектировании, реализации и поддержке комплексных интеграционных решений, работе с BigData стеками, а также оптимизации ETL/ELT-процессов. Мой практический опыт включает миграцию данных, построение Data Lakehouse архитектур и создание высоконагруженных потоков данных. Готов к решению наиболее сложных технических задач и стратегическому развитию проектов, внедрению и развитию инженерных практик, включая работу с архитектурными схемами.

Являясь опытным Senior/Tech Lead Data Engineer с 14-летним стажем, специализируюсь на архитектуре и построении DWH и data-платформ в сферах финансов, маркетинга и e-commerce/ритейла. Обладаю глубокой экспертизой в миграции хранилищ данных и создании их 'с нуля', а также в определении архитектурных решений, выборе технологий и обеспечении высокого качества данных. Владею навыками разработки, реализации и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData, включая ETL-процессы (Apache Airflow, Apache NiFi, dbt, Pentaho Data Integration, Integration Services, Python) и CI/CD (Gitlab CI, Jenkins, liquibase). Уверенно работаю с различными реляционными и BigData СУБД, глубоко понимаю принципы DWH и DataLake, а также устройство HDFS и форматы данных. Готов к решению технически сложных задач, оптимизации процессов и развитию инженерных практик.

Ульяна — Java-разработчик уровня Senior из Нижнего Новгорода. Специализируется на разработке в области телекоммуникаций. Имеет опыт работы с широким спектром технологий, включая Apache, Apache AirFlow, Apache Hadoop, Cassandra, Docker, ETL, Git, GreenPlum, HDFS, Java, JUnit, Kafka, Kubernetes, Linux, Oracle Database, PostgreSQL, PySpark, Python, Redis, REST, Spark, Spring, SQL. Принимала участие в проектах в роли Java-разработчика и Python-разработчика / Data Engineer. Среди проектов — работа в NetCracker Technology Corp., где занималась разработкой бизнес-логики, управлением конфигурациями и маппингом данных, комплексным траблшутингом, оптимизацией производительности БД, сопровождением запусков и Go-Live поддержкой. Также участвовала в проектах по разработке систем управления сетью (OAM/OSS) в компании MERA. Общая продолжительность работы на проектах составляет 12 лет 5 месяцев.

Я Data Scientist с опытом работы в Сбербанке и Rubbles, где мне приходилось решать самые разные задачи, от UX-исследований и машинного обучения до глубокого анализа данных и data engineering. Мой основной фокус — это создание и улучшение прикладных ML-решений, включая feature engineering, разработку надежных DAG'ов в Airflow и оптимизацию Spark-пайплайнов. Уверенно работаю с большими объемами данных, использую Python, SQL, статистические методы и бустинговые алгоритмы для поиска инсайтов и проверки гипотез. Мне нравится переводить сложные бизнес-задачи в конкретные технические решения и доводить их до ощутимого результата. Опыт работы с эконометрикой и участие в конференциях также позволяют мне широко смотреть на данные, видеть за цифрами физический смысл и предлагать решения, основанные на глубоком понимании предметной области.

Data Engineer уровня Middle, специализируется на работе с данными. Имеет опыт работы с широким спектром технологий, включая Greenplum, PostgreSQL, Oracle DB, Informatica PowerCenter, Apache Airflow, ClickHouse, S3, Grafana, Linux и Jenkins. Принимала участие в проекте СБРФ в направлении «Страхование», где занималась сопровождением корпоративной data-инфраструктуры, баз данных и процессов обработки данных. Участвовала в разработке веб-приложения для мониторинга и управления базами данных Greenplum, проводила тестирование приложения, анализ и исправление дефектов, написание скриптов, а также подготовку программы и методики испытаний. Также работала на проекте Росбанк Страхование, где сопровождала базы данных и ETL-процессы, устраняла инциденты и оптимизировала SQL-запросы. В рамках проектов обеспечивала стабильную работу систем хранения и обработки данных, своевременное устранение инцидентов, поддержание ETL-процессов и развитие инструментов мониторинга.

Data Engineer с 3 годами опыта в разработке и развитии ETL/ELT-процессов, хранилищ данных и решений для миграции данных. Специализируюсь на построении надёжных пайплайнов, оптимизации обработки больших объёмов данных и обеспечении качества данных. Умею разбираться в сложных системах, находить узкие места и доводить решения до стабильной эксплуатации. Ищу задачи, связанные с развитием Data Platform, распределённой обработкой данных и современными batch- и streaming-архитектурами.

Data Engineer с 2 годами коммерческого опыта в построении ETL/ELT-пайплайнов, DWH-витрин и внутренних инструментов для аналитиков. Работал с production-инфраструктурой масштаба: 300+ Airflow DAG’ов, 20+ источников, сотни таблиц и крупные объёмы данных: таблицы до 10 ТБ и 10–30 млрд записей в ClickHouse, 1–5 млрд записей в Greenplum. Основной стек: Python, SQL, Apache Airflow, Kafka, ClickHouse, Greenplum, S3, Docker, Kubernetes. Есть опыт интеграции данных из API, Kafka, S3 и OLTP-баз, настройки мониторинга, Telegram-алертинга, Data Quality-проверок, CI/CD и lineage в DataHub. Разрабатывал внутренний Python-шаблон для аналитиков по логике mini-dbt: инструментом почти ежедневно пользуются 7 аналитиков, он ускорил разработку тематических витрин на 30%. Готовил данные для ML-моделей core-клиентов и оттока, которые дошли до production. Ключевые навыки - Языки и разработка: Python, SQL, Scala basic - Data Engineering: ETL/ELT, DWH, data marts, raw layer, incremental loading, full reload, iterative loading, data pipelines - Оркестрация и стриминг: Apache Airflow, Apache Kafka - Хранилища и БД: ClickHouse, Greenplum, PostgreSQL, MySQL, MSSQL, S3 AWS, Yandex Cloud S3 - Big Data: PySpark, Apache Spark, Hadoop, HDFS, Apache Iceberg, Trino Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Linux, GitHub, CI/CD, flake8, Yandex Cloud Functions - Data Quality и observability: freshness checks, Telegram alerting, Airflow sensors, schema/type checks, duplicates/nulls/counts validation, DataHub lineage - BI и аналитика: Apache Superset, Power BI, Jupyter Notebook Python libraries: pandas, numpy, dask, SQLAlchemy, Jinja, matplotlib

Я Middle ML Engineer (CV / NLP) с 3+ годами опыта. Специализируюсь на применении Classical ML и Deep Learning для обработки структурированных и неструктурированных данных (изображения, видео, текст). Мой фокус - это качество моделей и их оптимизация. Имею подтвержденный опыт внедрения решений в production-среду в двух доменах: Computer Vision (детекция объектов с YOLO, сегментация, оптимизация инференса через Quantization и Pruning) и NLP (классификация коротких текстов, OCR, извлечение сущностей с NER, работа с LLM/Transformers). Ищу проекты в области NLP, LLM, CV.

ML/NLP-инженер более чем с 3 годами опыта. Фокусируюсь на прикладных задачах: извлечение информации, генерация текстов, RAG, классификация, семантический поиск. Разрабатываю end-to-end решения: от подготовки данных до продакшн-интеграции. Специализируюсь на применении LLM и построении ML-сервисов с учётом метрик качества и архитектурных требований.

Дата-инженер с опытом разработки и развития DWH и Data Mart. Специализируюсь на построении ETL/ELT-процессов, обработке больших объемов данных и создании витрин. Работаю с Hadoop, Spark, Kafka, MS SQL, PostgreSQL, Clikhouse, Airflow

Всегда готова к приобретению новых знаний и навыков. Увлекаюсь психологией, люблю путешествовать на авто.

Эллина — специалист уровня Middle+ в области Data Engineering, работает в Москве. Имеет высшее образование по специальности Foundation in Information Technology, полученное в Limkokwing University of Creative Technology (Малайзия). Имеет опыт работы в GameDev. Занималась координацией команд, проектированием и разработкой ETL-процессов, интеграцией новых источников данных, обеспечением стабильной работы BI-инфраструктуры, разработкой инструментов автоматизации обработки и контроля данных, миграцией на новый технологический стек. Принимала участие в проектах «Фогейм (4Game)» в роли старшего инженера данных и «R2 Online: Reign of Revolution, Crowfall, DC Universe Online, Frost» в роли старшего координатора по тестированию игр. В рамках этих проектов занималась организацией тестирования, разработкой скриптов на Python для автоматизации тестовых сценариев, управлением и координацией команд тестирования, взаимодействием с бизнес-заказчиками и смежными подразделениями.

Middle ML-разработчик с опытом 3+ года в коммерческой разработке (backend + ML). Специализируюсь на разработке и масштабировании ML-решений: от построения нейросетей (PyTorch: MLP, RNN, CNN, Transformers) до внедрения моделей в прод через FastAPI и Docker. Имею успешный опыт участия в Kaggle-соревнованиях (МИФИ×Яндекс) — классификация месторождений, прогнозирование стоимости уроков. Работал с временными рядами, feature engineering, обработкой Big Data (PySpark, Polars). Использую MLOps инструменты: MLFlow для трекинга экспериментов, AirFlow для оркестрации пайплайнов. Как backend-разработчик проектировал асинхронные системы на asyncio/WebSockets, event-driven архитектуры на Redis Pub/Sub, интегрировал недокументированные API. Настраивал CI/CD, контейнеризацию (Docker), мониторинг (Prometheus+Grafana).

Я — разработчик с более чем 10-летним стажем, последние 6+ лет занимался управлением командами и техническим лидерством. Обладая глубокой экспертизой в PHP-экосистеме, сейчас активно развиваюсь в Data Engineering и архитектуре хранилищ данных. Специализируюсь на построении DWH с нуля, проектировании архитектуры сервисов и трансформации бизнес-требований в масштабируемые технические решения. В моих компетенциях также наставничество, менторство и управление полным циклом разработки.

- Имеет более 3,5 лет коммерческого опыта в области Data Engineering и разработки корпоративных хранилищ данных; - Обладает практической экспертизой в построении ETL/ELT-пайплайнов, разработке Data Lake и DWH решений, обработке больших объемов данных и миграции хранилищ данных; - Имеет опыт работы в банковском и телеком-доменах, участвовал в проектах по развитию аналитических платформ и миграции данных с Oracle на Greenplum; - Уверенно работает со стеком Hadoop, Spark (PySpark), Airflow, Greenplum, Oracle, PostgreSQL и ClickHouse; - Имеет опыт оптимизации производительности загрузок, проектирования витрин данных, взаимодействия с аналитиками и архитекторами, а также сопровождения полного жизненного цикла разработки - от анализа требований до внедрения решения в промышленную эксплуатацию. Ключевые навыки: - Python, PySpark, SQL, Apache Spark, Apache Airflow, Hadoop (HDFS), Greenplum, Oracle, PostgreSQL, ClickHouse, ETL/ELT, Data Lake, DWH, Big Data, Data Modeling, Data Migration, Performance Optimization, GitLab, Jira, Confluence, Agile, Scrum.

Продуктовый аналитик с опытом работы в различных сферах, от банковских приложений до онлайн-сервисов, что позволяет смотреть на задачи под разными углами и находить неочевидные решения. Интересуется разработкой, дизайном и продуктовым менеджментом, что помогает эффективно коммуницировать с командами и предлагать не просто цифры, а работающие гипотезы. Опытный специалист в построении экспериментальной культуры, проектировании событий и метрик, автоматизации отчетности и проведении глубоких продуктовых исследований. Ежедневно использует Claude, ChatGPT, Cursor или аналоги для автоматизации исследований, написания SQL-запросов и создания внутренних инструментов, эффективно получая результаты с помощью AI.

Я начинающий инженер данных с базовым опытом построения ETL‑пайплайнов и работы с реляционными базами данных. Активно развиваюсь в области: сбора и обработки данных; автоматизации процессов с помощью Python и Apache Airflow; проектирования и оптимизации SQL‑запросов; контейнеризации решений (Docker). Недавно завершил курс инженера данных от Яндекс Практикума, где реализовал несколько проектов по созданию пайплайнов для реальных наборов данных. Стремлюсь присоединиться к команде, где смогу применить свои знания, учиться у опытных коллег и расти как специалист в области Data Engineering.