Каталог специалистов

Опытный Senior-системный администратор с 13-летним опытом проектирования и поддержки высоконагруженных IT-инфраструктур. Специализируется на комплексном администрировании Windows/Linux-серверов, виртуализации (VMware, Hyper-V) и облачных решениях (Azure, AWS). Владеет полным циклом управления корпоративной инфраструктурой - от проектирования отказоустойчивых кластеров до миграции в облако и автоматизации процессов с использованием PowerShell/Python. Имеет подтвержденный опыт успешной оптимизации IT-систем до уровня надежности 99,9%, включая внедрение стратегий резервного копирования (Veeam), настройку систем мониторинга (Grafana, SCOM) и обеспечение безопасности данных. Особую экспертизу демонстрирует в работе с Active Directory, Exchange, SQL Server и системами хранения данных. Обладает уникальной способностью комплексно решать задачи - от аппаратного уровня (Cisco UCS, ИБП) до облачных сервисов, что позволяет создавать действительно устойчивые IT-ландшафты.

Радик — опытный специалист в области разработки BI. Он обладает навыками работы с Power BI, Python, Qlik, QlikView, QlikSense, Apache AirFlow и другими инструментами. В компании DODO BRANDS Радик занимался CVM аналитикой, строил дашборды на Superset и оценивал эффекты A/B тестов. В «Билайн» он разрабатывал дашборды и подключал их к различным источникам данных. А в АК БАРС БАНКе настраивал ETL-процессы с SQL SERVERа с помощью Python. 1. Знание продуктов QlikTech (QlikView, QlikSense, NPrinting): QlikSense: в Билайне, создал 6 дашбордов полный цикл создания (тз, визуал, документирование, автоматизация) с применением html. Nprinting 1 кейс, автоматическая отчётность в excel и рассылка. Qlikview в процессе изучения. Был только удаленный доступ, где некоторое время грузил и смотрел таблицы , т.к. там было немного удобнее смотреть структуру данных из 1C. 2. Знание архитектуры BI-приложений (модели данных, кубы): Да, при каждом создании дашбордов создавал собственные модели данных на базе Qlik sense, а также слои данных. 3. Подвинутый пользователь GIT: Использовал в Додо. 4. Знание REST API, JSON, XML: Rest API получал данные с помощью python в Билайн, Jason распарсивал данные в таблицах в Додо, тоже с помощью python. XML не было опыта, но теоретически знаю. 5. Знание Python да, выгрузка, обработка, запись данных. Построение различных ML моделей, Визуализация seaborn, plotly , folium для геоданных, оценка эффектов, алгоритмы, функции. 6. Да, был опыт инкрементального накопления данных в QlikSense. 7. Знание, что такое ODBC и OLEDB: Да, использовал только на python доступа для данным, и в Qlik для доступа, были готовые коннекторы. Активно ищу позицию разработчика BI именно на Qlik Sense. Прошел курс на Udemy для себя создания сайта на Django, с CRM системой и ботом в телеграм. Опыт есть, на каждый дашборд составляли паспорт дашборда отдельно для пользователей, отдельно для разработчиков с комментированием скриптов.

Константин — опытный IT-специалист, бизнес-аналитик с опытом работы более 11 лет. Он работал над проектами в таких отраслях, как телекоммуникации, электронная коммерция и ритейл, а также производство. Константин обладает широким спектром навыков, включая работу с Qlik, ETL, Oracle, SAP, Web, BI, облачными технологиями и аналитикой. Он также имеет опыт в проектировании баз данных, разработке и поддержке пользовательских интерфейсов, работе с интеграциями и обучении. QlikView, QlikSense, NPrinting cо всеми тремя продуктоми работал NPrinting - делал отчеты в эксель формате которые в итоге приходили пользователю на ежедневной основе на почту ( за основу отчета брались qvd файлы) QlikView, QlikSense - весь процесс ETL и построение отчета на основе полученного среза данных. Модели данных - есть понимание и в чем различие звездочки и снежинки, участвовал в проектировки Кубы (OLAP) - это многомерные массивы, в основном забирал с кубов данные с помощью QlikView и в итоге реализовывал отчетность GIT - работал с гитом, но QlikView, QlikSense не поддерживают версионность в git, если только у вас нету самописного приложения или платного приложения REST API - работал, подключался к яндекс метреке через API JSON, XML - это формат данных, парсил данные с помощью QlikView, QlikSense для приведения данных в простую плоскую таблицу Знание Python - глубоких знаний нет. Парсил JSON, XML с помощью Pandas , выгружал данные из БД чистил их и перекладывал в другую БД Знание принципов инкрементальной загрузки - реализовывал в проектах на QlikView, QlikSense. ODBC и OLEDB (драйвера) это коннекторы для подлючения к рефлиционным DB OLEDB не только к реалиционным данным ODBC и OLEDB как бы это основа для выгрузки данных из базы с помощью QlikView, QlikSense работал с ними, создавал коннекторы для подключения к базам и не только

Булат — опытный Data Analyst с навыками работы в области Big Data и разработки ETL-процессов. Он обладает глубокими знаниями Apache AirFlow, SQL, Oracle PL/SQL, PostgreSQL и других инструментов для анализа данных. Булат имеет опыт работы на проектах в сфере телекоммуникаций, банковской деятельности и электронной коммерции. На каждом из проектов он выполнял задачи по анализу данных, разработке отчётов и дашбордов, а также активно взаимодействовал с другими командами. В своей работе Булат демонстрирует умение работать с базами данных, разрабатывать инструкции и программное обеспечение. Его навыки позволяют ему эффективно решать сложные задачи и вносить значимый вклад в проекты.

Евгений — опытный системный аналитик с пятилетним опытом работы в сфере IT. Он обладает широким спектром навыков, включая BPMN, Business Analysis, CSS, Data Analysis и другие. Евгений работал над проектами в различных отраслях: Manufacturing, LifeStyle, FinTech & Banking. В его портфолио есть проекты по внедрению ERP-системы, разработке веб-приложений и созданию аналитических инструментов для бизнеса. На своих проектах Евгений выполнял такие задачи, как сбор требований, разработка технических заданий, постановка задач разработчикам, тестирование, внедрение и обучение сотрудников новым возможностям учётных систем. Также он занимался разработкой проектной документации, технической поддержкой и консультированием.

Ольга — опытный системный аналитик с пятилетним опытом работы в различных проектах. Она обладает глубокими знаниями и навыками в области разработки программного обеспечения, анализа данных и управления проектами. В своей работе Ольга применяет методологии Agile/Scrum, Clickhouse, Docker, FineBI, Kafka, MySQL, PostgreSQL, QlikView, Symfony, Tableau и Waterfall. Также она имеет опыт работы с 1С, Oracle и другими базами данных. Ольга участвовала в разработке автоматизированной системы корпоративного веб-сайта предприятия, руководила проектом по внедрению Fine BI и занималась оптимизацией процесса сбора и обработки данных для сокращения времени загрузки и обновления дашбордов. Кроме того, она руководила внедрением системы самообслуживания Tableau, разрабатывала приложение для анализа лояльности клиентов розничной сети Zolla и выполняла обязанности бизнес-аналитика и руководителя направления «Планирование финансирования капитального ремонта ЖФ» в Управлении городского хозяйства и энергетики Мингорисполкома.

Опытный архитектор, обладающий глубокими знаниями в проектировании информационных систем, построении микросервисной архитектуры и управлении разработкой в высоконагруженных проектах. Умеет выстраивать архитектуру систем под требования бизнеса, включая интеграции с государственными платформами, CMDB, Service Desk и СМЭВ. Владеет широким стеком технологий: Java, Spring Boot, Python, Docker, DevOps-инструментами и BI-системами (Tableau, Qlik Sense), а также уверенно работает с базами данных и системами визуализации (Grafana, Prometheus). Имеет успешный опыт архитектурного надзора, внедрения цифровых решений в транспортной, финансовой и государственной отраслях, управления релизами и DevOps-процессами. Обладает системным мышлением, способен быстро вникать в сложные домены и находить оптимальные технические решения. Отлично подходит на роли архитектора или ведущего технического эксперта в проектах с повышенными требованиями к отказоустойчивости, масштабируемости и безопасности решений.

Екатерина — опытный системный аналитик с навыками работы в различных отраслях, таких как e-commerce & retail и GameDev. Она обладает глубокими знаниями и опытом работы с различными технологиями и инструментами, такими как 1C, API, AWS, Azure, BI инструменты, bot, database, EC2, Google, HTML, Jira, Magento, Microsoft, MSSQL, MySQL, PostgreSQL, Power BI, Python, Qlik, SQL, SSRS, telegram bot и другие. Екатерина работала над несколькими проектами, где она выполняла роли БА/СА и тимлида. Её опыт включает разработку DWH на базе MySQL, тестирование и проверку целостности данных, подготовку документации для описания приложений и источников данных, а также разработку визуализаций отчётов в Qlik Sense. Она также участвовала в проектах по внедрению BI-инструментов, разработке и настройке интеграции данных, подготовке документации и планировании проектов.