Каталог специалистов

С профессиональной точки зрения интересует применение методологий и практик управления бизнес-процессами, информационное обеспечение бизнес-процессов, системная динамика, проектный менеджмент, межфункциональная координация подразделений компании, развитие технологий SCM и логистики. Рекомендации: 1. Збар Григорий – Head of Brink’s CIS, Inc. 2. Голубев Олег – Менеджер по внедрению бизнес-приложений ЗАО «КРОК инкорпорейтед» 3. Архипов Станислав – Архитектор решений по управлению цепями поставок 4. Ходжаев Данила – Эксперт по развитию SCM-систем в Weigandt Consulting

● Опыт разработки и сопровождения хранилища данных ● Опыт разработки архитектуры хранилища (Data Vault 2.0 ) ● Опыт создания пользовательских витрин конечная отчетность , маркетинговая аналитика , оптимизация производительности ● Опыт разработки архитектуры базы данных с учетом требований предметной области ● Опыт миграции решений отчетности c Oracle на Postgresql

Денис — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более 6 лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как Data Analysis, Machine Learning, ETL, а также имеет опыт работы с различными инструментами и технологиями, такими как Python, PostgreSQL, Power BI, Docker, Git и другие. Денис работал на различных проектах в отраслях Manufacturing, LifeStyle и Insurance, где он занимал должности руководителя направления Качества данных, аналитика-методолога ДВХ, CA, старшего Data аналитика и Data Scientist. На своих проектах он занимался обеспечением контроля за уровнем качества данных, анализом качества данных, разработкой витрин данных, поддержкой внедрения PIM/MDM системы, сборкой информации и постановкой задач на загрузку данных из различных источников, проектированием объектной модели корпоративного хранилища данных, построением витрин данных для BI-отчетности, исследованием и загрузкой сырых данных, разработкой отчетов и дэшбордов MS Power BI и другими задачами. Опыт самостоятельной и в составе команды аналитической работы в рамках различных проектов. Опыт участия в соревнованиях по ML - Kaggle. Computer skills: Python – в объеме использования стека для работы с данными и АПИ SQL – сложные отчеты, аналитические, оконные функции и пр. MS Office – профессиональный уровень (VBA, Pivot, создание БД в MS ACCESS и др.) RapidMiner Studio – опыт создания и практического использования предиктивных и оптимизационных моделей в рамках проектов;