Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Product Designer с опытом в B2C, B2B и SaaS. Специализируюсь на проектировании сложных высоконагруженных систем (включая финтех-инструменты, блокчейн-кошельки, биллинг подписок и облачные панели). Сильный визуальный бэкграунд позволяет мне создавать не только выверенную логику, но и визуально чистые интерфейсы, снижая когнитивную нагрузку на пользователя в тяжелых сценариях. Имею опыт работы с финансовыми данными, транзакциями и клиентскими путями в финтех-домене. Привыкла к высокой автономности, глубокому погружению в бизнес-логику и закрытию полного цикла задач (от сбора требований до дизайн-ревью). Работаю на стыке UX и бизнес-метрик (Retention, конверсии, снижение Error Rate). Ищу сильную продуктовую команду с выстроенными процессами. Мой продуктовый и технический стек: • Процессы и методологии: Agile, Scrum, Kanban, Data-Driven Design. • UX-исследования и аналитика: CustDev, глубинные интервью, JTBD, A/B Testing. • Проектирование и логика: CJM, User Flow, Edge cases, Unhappy paths, Error states. • UI и Архитектура (Figma): Advanced Components, Auto Layout, Variables, Design Tokens (Primitive и Semantic), UI-Kit, Dark/Light Mode, Handoff.

Я — опытный Data Engineer, сфокусированный на решении комплексных задач в области построения и оптимизации корпоративных хранилищ данных (DWH). Обладаю глубоким пониманием принципов построения DWH, включая архитектуры Kimball и Data Vault, что позволяет мне эффективно развивать архитектуру DWH и выбирать оптимальные технологии и методологии. Имею обширный практический опыт работы с MPP-системами, такими как Greenplum и Teradata, а также с PostgreSQL, Oracle, Impala и MS SQL, включая глубокое понимание механизмов дистрибьюции данных и устранения перекосов, что критично для масштабирования существующих систем и оптимизации их производительности. Моя экспертиза охватывает полный цикл работы с данными: от проектирования и разработки сложных ETL/ELT-потоков с использованием SAS DI, Talend, Apache Nifi и Apache Airflow, до имплементации кастомных трансформаций на Python (с библиотеками pandas, numpy) и Spark. Уверенно владею SQL (DDL, DML) и имею значительный опыт в оптимизации сложных запросов и структур баз данных. Эффективно использую Git, Jira и Confluence для управления проектами, сопровождения информационных систем и создания актуальной базы знаний, обеспечивая прозрачность и оперативность всех процессов.

Анвар — специалист в области ручного тестирования (QA) с грейдом Middle+. Имеет высшее образование по специальности «Геоинформатик» Казанского (Приволжского) федерального университета. Обладает навыками работы с Selenium IDE, proxy, Postman, Git, Fiddler, Android Studio, DataGrip, SQL, Python, HTML, CSS и другими инструментами. Имеет опыт работы на следующих проектах: - DECK (Hardware&Software): специалист по тестированию и технической поддержке, тестирование ПО, работа в трекинговой системе Redmine, составление баг-репортов, написание тест-кейсов и чек-листов в Confluence, работа с базой данных DataGrip и API Postman, тестирование мобильных устройств. Продолжительность работы — 3 года 10 месяцев. - Request Design (Hardware&Software): тестировщик, удалённое тестирование веб-сайтов, работа с API и адаптивностью. Продолжительность работы — 4 месяца. - ООО «Дишар» (Manufacturing): геоинформатик, оцифровка тематических карт в MapInfo Pro, создание и редактирование БД, работа с данными ДЗЗ, написание документации к ГИС. Продолжительность работы — 3 года 1 месяц. - ФГБУ «Рослесинфорг» (Manufacturing): техник-таксатор, оцифровка лесных объектов в MapInfo Pro, заполнение и редактирование базы данных, обработка снимков со спутника в программе СканЭкс. Продолжительность работы — 2 месяца. - ООО «Медиа группа Ислам info» (Manufacturing): программист, контроль и обеспечение работоспособности техники организации, администрирование сайта компании на движках Joomla и Ucoz. Продолжительность работы — 5 лет 2 месяца.

Проектирую и поддерживаю 120+ витрин данных на Hadoop/Impala для всей продуктовой линейки банка: карты, кредиты, вклады, страховки, инвестиции, CRM-кампании. Сопровождал загрузку онлайн-данных из топиков Kafka в Hadoop. Оптимизировал тяжёлые SQL-запросы - сокращал время сборки таблиц с нескольких часов до 10–15 минут. Участвовал в проектировании ИИ-решения для аналитиков с разработкой BPMN-архитектуры. Подробнее о навыках: 1. SQL - имеется опыт в написании сложных запросов. Большой опыт в оптимизации тяжелых запросов к БД. 2. BitBucket (git) - учет доработок, поддержка и актуализация пространства. 2. Python - имеется опыт программирования(учебные и вспомогательные задачи) Были пройдены базовый и продвинутый курсы. 3. SPARK, AirFlow - были пройдены базовые курсы, знаком с функционалом. 4. Excel - в основном применяю для быстрой аналитики или написания скриптов SQL для сверки данных. 5. Jira, Confluence - ведение задач, фиксация требований, описание процессов, добавление инструкций, ведение модели данных БД. 6. Работал с SAS Enterprise Guide. Инструмент широко применялся в создании аналитической отчетности. 7. Также работал в SAS Data Integration Studio. Знаком с построением ETL-процессов. 8. Базовые знания по Бизнес-процессам (UML, ARIS eEPC, iDEF).

API testing Manual testing DevTools test design Android studio - basic Bug Tracking Systems Test management systems Sniffers Kibana CRM SAP hybris Trading instruments Bug tracking Git Web application testing Mobile application testing SQL Linux Python Docker Jenkins test documentation Scrum

Senior ETL Developer с более чем 5-летним опытом разработки и сопровождения корпоративных DWH-решений в банковском секторе (Сбер, ВТБ). Специализируется на построении полного цикла загрузки данных (STG → ODS → Data Vault → MART), проектировании витрин («звезда», «снежинка», SCD 1/2/3), разработке и оптимизации ETL/ELT-пайплайнов, а также повышении производительности БД. Обладает глубокими знаниями SQL и PL/pgSQL, опытом профилирования и оптимизации сложных запросов, включая значительное ускорение обработки XML-потоков и расчётных витрин. Имеет практический опыт разработки универсальных ETL-фреймворков, построения инкрементальных загрузок с поддержкой партиционирования и логирования, миграции БД (Oracle → PostgreSQL), интеграции гетерогенных источников (Hadoop, Greenplum, Oracle, MSSQL), работы с Airflow (DAG-и, кастомные операторы), а также взаимодействия с аналитиками, архитекторами и бизнес-заказчиками. Участвует в code review, онбординге и менторинге разработчиков. Технологический стек включает SQL, PostgreSQL, Greenplum, Oracle, MS SQL Server, Python, Apache Airflow, Hadoop, Spark, Kafka, Teradata, SAS, Docker, Kubernetes, Git, Jenkins, Power BI, Elasticsearch и инструменты CI/CD.

Data/BI-аналитик с более чем 10-летним опытом в банковском секторе (Citibank, Сбер): риск-аналитика розничного портфеля объёмом 1M+ записей, Basel-отчётность (PD, LGD, EAD, RWA), Data Quality и управленческая отчётность; в Citibank успешно адаптировал отчётность при закрытии трёх кредитных портфелей, в Сбере разработал автоматизированный инструмент прогноза выполнения бизнес-плана, ставший регулярным для руководства. Стек охватывает SQL (MS SQL Server, Teradata, Transact-SQL, SAS PROC SQL), Tableau, Excel и Python; опыт работы с международными командами на английском языке (B2/C1) в ежедневном режиме. Отличительная черта кандидата — сочетание глубокой регуляторной экспертизы (Basel, DQ-контроли, инцидент-менеджмент) с практическим применением AI-инструментов для ускорения аналитики и документирования, что позволяет закрывать задачи быстрее без потери качества. Опыт с ИИ и автоматизацией: • Строит многошаговые промпт-цепочки для генерации черновиков аналитических записок, executive summary, гипотез и чек-листов проверок с последующей ручной валидацией. • Использует ChatGPT для ускорения формулировки SQL-запросов, подбора метрик, структурирования подхода к анализу и подготовки документации. • Поддерживает библиотеку шаблонов системных промптов и чек-листов качества (релевантность, полнота, отсутствие искажений), снижающих вариативность результата. • В маркетинговых задачах применяет ИИ для генерации и проверки гипотез по сегментам и сообщениям с последующей верификацией по данным Метрики, CRM и сквозной аналитики. • Использует Midjourney, Runway, Sora, HeyGen в digital-проектах.

Вадим — специалист в области MLOps с опытом работы более 7 лет. Имеет опыт работы в сферах E-commerce & Retail и FinTech & Banking. В качестве Data Engineer, Data Scientist и Data Analyst участвовал в проектах по проектированию архитектуры data-платформ и DWH, системному анализу ETL/ELT, построению и оптимизации ETL/ELT-пайплайнов. Занимался разработкой и внедрением ML/AI-моделей, подготовкой и валидацией обучающих выборок, feature engineering. Среди проектов — работа с Eurazeo (инвестфонд), Sygate (продукт), PeopleSpheres (HR-tech), BVA (маркетинг/исследования), где осуществлял разработку агентных и RAG-решений, интеграцию LLM-компонентов в аналитические и data-процессы, реализацию production-RAG архитектур. Также имеет опыт в аналитике и проектировании data-решений для Gartner, H&M, Macy’s, в финансовой аналитике и прогнозировании KPI, аналитике и Data Science для маркетплейса, аналитических и статистических проектах для ритейл-компаний. Владеет широким спектром технологий и инструментов, включая Aerospike, Apache AirFlow, Atata, autogen, BI, CatBoost, ClickHouse, ClickUp, Confluence, Couchbase, Dagster, DBT, Docker, DWH, ELK, FastAPI, Gensim, GitHub, GitLab, Gradio, Grafana, Hadoop, Jenkins, Jira, Kafka, Kubernetes, LangChain, LangGraph, Lightgbm, Matplotlib, Neo4j, NetworkX, NiFi, Numpy, OpenTelemetry, Pandas, Plotly, Polars, PostgreSQL, Prometheus, PySpark, Python, PyTorch, Qdrant, R, REST API, RStudio, SAS, Scikit-learn, Snowflake, SpaCy, Spark, SPSS, Statsmodels, Streamlit, transformers, TypeDI, vLLM, VS Code, Weaviate.

Алексей — опытный Python-разработчик уровня Middle. Он обладает навыками работы с Django, Django ORM, DRF, FastAPI, PostgreSQL, RabbitMQ, REST API, SQL, SQLAlchemy, SQLite, Apache AirFlow, Docker, Git, Jenkins, Jira и другими инструментами. Алексей имеет опыт работы в различных отраслях, включая LifeStyle, FinTech & Banking, HRTech, Cloud Services и Urban technology. На своих проектах он занимался разработкой почтовых сервисов, миграцией с SAS на PL/pgSQL, написанием технической документации, администрированием серверов и баз данных. В резюме Алексея указано, что он работал над проектами в таких компаниях, как Яндекс, Банк ВТБ (ПАО), ООО «СиПиЭс» и Ленгипроинжпроект.

Опыт работы с SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора, джоины, CTE, функции, процедуры, транзакции); Работа с реляционными БД: PostgreSQL, Greenplum. Ограничения, индексы, PXF и т.д.; Разработка и оптимизация функций и процедур по переносу данных из stg слоя в слой dds; Работа с DWH (схемы построения, нормализация/денормализация, SCD, построение витрин данных); Настройка интеграции Greenplum и ClickHouse для реализации аналитических запросов; Участие в создании ETL\ELT процессов; Работа с Apache Airflow; Проведение очистки и обработки данных используя Python, pandas, PySpark; Задачи AD-hoc аналитики; Визуализация данных в Tableau, Metabase, Python, Excel, анализ результатов; Документирование процессов и архитектуры решений в Confluence;

Data Engineer с опытом более 5 лет в банковской сфере и крупных enterprise-проектах. Специализируюсь на разработке и оптимизации ETL-пайплайнов, построении витрин данных и DWH. Работаю с большими объёмами данных (10+ Тб), глубоко занимаюсь оптимизацией SQL-запросов, настройкой интеграций Kafka, проектированием архитектуры данных. Прохожу обучение на ML-инженера в Яндекс.Практикуме. Развиваюсь в Python и распределённых системах. Умею взаимодействовать с бизнесом и аналитиками, переводить требования в технические решения и объяснять сложные вещи простым языком.

Опытный системный и бизнес-аналитик с сильными навыками интеграции, декомпозиции монолитов в микросервисы, менторингом и построением процессов анализа с нуля. Работал в банковском и страховом секторах.

Эксперт в ML и AI Engineering. Специализируюсь на проектировании и внедрении сложных AI-систем в Production. Прошел путь от классического ML и анализа рисков в банковском секторе до разработки передовых мультиагентных систем и RAG-архитектур. Мой фокус сегодня — создание надежных интеграционных слоев для LLM, внедрение технологий TAG (Tool Augmented generation), RAG (в т.ч. агентских) и построение корпоративных графов данных (Knowledge Graphs). Обладаю уникальным сочетанием глубокой математической базы (Кандидат наук) и практического опыта управления облачной инфраструктурой в масштабах Enterprise.

Python Django Framework Django Django REST Framework DRF REST API Django ORM SQL PostgreSQL API Git HTML Telegram Bot Unit Testing Postman Nginx Atlassian Jira Notion Redmine JWT+Djoser Docker Github action ООП Airflow GitHub СУБД Backend Oracle Pl/SQL CI/CD SQLite