Каталог специалистов

Я перешёл с Game Developer Unity C# в Data Science/Machine Learning, потому что я очень сильно влюбился в эту область. В IT опыта около 4 лет как программист. Присутствуют практические знания статистики, линейной алгебры и математики в общем, но хочу знать больше. Люблю Математику, программирование, науку. Я крайне добр и не вспыльчивый. Говорю на Русском и на Английском свободно. Моя сильнейшая сторона: умею уделять работе всё время и постоянно обучаться новому.

▪ 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.

Проведение интервью с бизнес-заказчиками, воркшопов, выявление скрытых потребностей. Приоритезация требований, декомпозиция на user stories/use cases. Составление технических спецификаций (SRS), диаграмм (BPMN, UML, ER), API-контрактов (Swagger). Использование Confluence, Miro, draw.io. Оптимизация AS-IS/TO-BE процессов Опыт с REST, gRPC, Kafka, RabbitMQ, Websocket, SOAP. Паттерны: Anti-Corruption Layer (Kafka + MS SQL), Transactional Outbox (для гарантированной доставки), адаптер канала Проектирование API Gateway, event-driven архитектур. Настройка обработки ошибок (retry, dead-letter queues). Проектирование реляционных БД (PostgreSQL, MS SQL) до физического уровня, оптимизация запросов (JOIN, CTE, оконные функции). Навыки в Python (Pandas, статистика), PowerBI, Apache Airflow (ETL). Работа в Agile (Scrum), участие в архитектурном комитете. Менторство, онбординг, ревью ТЗ других аналитиков. Умение работать с конфликтующими требованиями (например, согласовал упрощение функционала с бизнесом в букмекерском проекте). Event-driven архитектура (Kafka, RabbitMQ). Паттерны интеграции с легаси (ACL, хранимые процедуры). Управление cross-team взаимодействием Оптимизация UX/UI (BPMN, Figma). Анализ данных для дашбордов (Python, PowerBI).