Каталог специалистов

Дмитрий — Data Scientist из Санкт-Петербурга. Специализируется на AI & Robotics. Имеет опыт работы в качестве NLP/ML-специалиста над проектом по разработке NLP-сервиса, где занимался созданием модулей предобработки текста и решением задач по определению именованных сущностей и их классификации. Собранный сервис был отправлен в продакшн. Также работал NLP-инженером над другим проектом, связанным с разработкой чат-бота с функциями ИИ. Занимался написанием REST API для доступа к LLM на сервере и дальнейшей реализацией ИИ-агентов. Чат-бот успешно внедрён со стороны заказчика.

Алексей — ML-разработчик уровня Junior+. Имеет опыт работы на проектах в сфере AI & Robotics: - «Цыфротех» (роль — ML engineer): занимался настройкой алгоритмов машинного обучения, работал над проектами по обнаружению болезни Паркинсона, поиску зависимости выручки торговых точек и предсказанию выручки будущих магазинов, а также создавал чат-боты с внедрением ИИ в Telegram. - «Aston» (роль — Data Scientist): работал на стыке программирования, машинного обучения и математики. В основные обязанности входили сбор и анализ данных, построение моделей, их обучение и тестирование.

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

Среди своих сильных сторон могу выделить: - Стрессоустойчивость; - Хорошо развитые коммуникативные навыки; - Умение эффективно взаимодействовать с командой; - Стремление к развитию; - Умение находить эффективные и нестандартные решения для достижения результата. Обязанности / навыки: - Создание конвейеров обработки данных от источника до аналитической базы; - Настройка систем для извлечения данных из API, баз данных, файлов, Kafka и других источников; - Оптимизация ETL/ELT-процессов для повышения производительности и надежности; - Автоматизация обработки данных с использованием Airflow; - Проектирование и настройка хранилищ данных (PostgreSQL, ClickHouse, Hive и др.); - Интеграция потоковых систем (Apache Kafka, Spark Streaming); - Решение инфраструктурных инцидентов, связанных с обработкой данных; - Развертывание и поддержка инфраструктуры в Docker и Kubernetes; - Мониторинг и настройка алертинга для процессов обработки данных; - Работа с распределенными системами для обработки больших данных (Apache Spark).

Более 12 лет опыта тестирования web, mobile и desktop приложений Опыт работы в финтехе Опыт подготовки тестовой документации Опыт управления QA командой (до 4 человек) Опыт автоматизации тестирования API, UI: Python, pytest, Selenium, requests Умение организовывать QA процессы с нуля Умение работать как в команде, так и одному

Java-разработчик с опытом работы на проектах в сферах BioTech, Pharma, Health care & Sports, E-commerce & Retail и Logistics & Transport. На проекте «ЭЛТА» (август 2023 — март 2025) выполнял задачи backend-разработчика: разрабатывал новый и дорабатывал существующий функционал, исправлял ошибки, занимался настройкой Docker для контейнеризации приложения, работал с RabbitMQ, создал и поддерживал документацию API с использованием Swagger. Успешно реализовал несколько ключевых функций для электронного дневника, включая возможность отслеживания уровня сахара в крови и введённого инсулина, а также восстановления удалённого аккаунта. Оптимизировал существующие методы, что привело к улучшению производительности. В рамках проекта ALDORADOMOBILE (январь — февраль 2023) как backend-разработчик разрабатывал новые функции и компоненты, работал в гибкой среде, выявлял и устранял узкие места в производительности, исправлял ошибки. Успешно разработал и внедрил систему отзывов и рейтингов. Создал и поддерживал документацию API. Активно участвовал в спринтах Agile. Во время работы над проектом «Аналог Aviasales» (май — июль 2023) в роли backend-разработчика занимался разработкой микросервисов: самостоятельно разработал и внедрил RESTful сервис для автоматизации покупки билетов, работал с базой данных PostgreSQL, реализовал систему авторизации с использованием JWT-токенов, принял участие в разработке gateway-service.

Мишель — Python-разработчик уровня Middle+ из Санкт-Петербурга. Специализируется на разработке с использованием таких технологий, как Celery, Django, DRF, FastAPI, Flask, Go, PostgreSQL, Pytest, Python, RabbitMQ, Redis и других. Имеет опыт работы с системами управления версиями Git, GitLab CI/CD, а также с инструментами контейнеризации Docker и оркестрации Kubernetes. Участвовал в двух проектах: 1. «Защита инфраструктуры. База данных уязвимостей в программном обеспечении» (с февраля 2023 года) в области информационной безопасности. В рамках проекта занимался разработкой витрин данных с использованием FastAPI, написанием ETL-pipelines на Airflow, рефакторингом legacy-монолита и другими задачами. 2. «Голосовые помощники, речевая аналитика и озвучивание цифрового контента» (с апреля 2021 по июнь 2023 года) в области RnD. В этом проекте разрабатывал ботов на asyncio, Flask для автоматизации работы с call-center, проводил рефакторинг и ввёл в production библиотеку тестирования для эмуляции IP-телефонии.

Виктор — системный аналитик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на разработке высоконагруженных систем, проектировании интеграционных взаимодействий и работе с большими объёмами данных. Языки запросов: SQL, T-SQL, PL SQL — опыт составления сложных запросов к нескольким таблицам и работы с хранимыми процедурами. Python — использование для анализа данных и разработки ETL процессов. Моделирование: BPMN, UML (Use Case, Sequence, ER-диаграммы) — создание диаграмм для визуализации бизнес-процессов и системных взаимодействий. API: Проектирование и документирование REST API с использованием OpenAPI, а также разработка интеграционных интерфейсов через протокол SOAP. EDW (Enterprise Data Warehouse): Проектирование архитектуры хранилищ данных и интеграция ML-моделей в производственные процессы. Опыт работы на проектах: - Разработка высоконагруженных веб-сервисов с применением ML. Обязанности включали выявление требований, проектирование REST API, моделирование бизнес-процессов, разработку требований для мобильного приложения и анализ архитектуры сетевых взаимодействий. Достижения: разработана микросервисная архитектура, успешно внедрены два проекта на трёх предприятиях компании. - Разработка высоконагруженных систем Datalake и ССВД. Обязанности охватывали сбор требований, разработку моделей бизнес-процессов и системных моделей, создание технических спецификаций и реализацию интеграционных интерфейсов. Достижения: собраны требования и создана спецификация для микросервиса проверки больших данных, спроектированы и реализованы интеграционные потоки данных с банковскими источниками. - Проектирование архитектуры хранилища данных (DWH) и вывод ML-моделей в промышленную эксплуатацию. Обязанности: проведение сбора требований, постановка задач для разработчиков, моделирование бизнес-процессов, разработка проектной документации и создание интерактивных аналитических дэшбордов. Достижение: спроектирована архитектура DWH.

Аналитик данных с фокусом на сопровождение и контроль качества в DWH-среде. На текущем проекте выполняю функции технического лидера, отвечаю за построение и развитие системы мониторинга качества данных в крупном банке. Опыт включает поддержку ETL, формализацию требований, разработку DAG-процессов, разрешение инцидентов и построение проверок бизнес-логики. Глубоко понимаю принципы построения хранилищ и жизненного цикла аналитических данных.

- опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с (большими) данными, обработка данных, машинное обучение; - опыт написания тестов для разработанного функционала; - опыт рефакторинга кода; - опыт работы с git; - опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); - развитые коммуникативные навыки;

• Знание нотации BPMN и обновленной версии BPMN 2.0 для построения схем на таких платформах как Bizagi Studio, Microsoft Visio, Camunda modeler, Business Studio. • Знание нотации UML для построения диаграмм вариантов использования (Use Case Diagram); • Сбор, анализ, консолидация бизнес-требований и написание проектных решений на основании согласованного регламента. • Коммуникация с различными отделами для сбора требований, демонстраций, рассылки новостей и предоставления инструкций всем заинтересованным лицам. • Знание Microsoft Excel (комплексные формулы, сводные таблицы, PowerPivot, Power Query) • Базовое знание SQL (Написание простых запросов, JOINs)

Андрей — Python-разработчик уровня Senior из Смоленска. Специализируется на оптимизации SQL-запросов, работе с базами данных и облачными технологиями. Опыт работы на проектах: - Разработка и поддержка внутренних сервисов для оптимизации процессов ритейл-сети. Задачи включали разработку сложных SQL-запросов и интеграцию с Kafka. - Создание портала генерации смет для строительных сооружений. Работа включала разработку микросервисов, интеграцию внешних API и оптимизацию производительности. - Участие в разработке карточной онлайн-игры с использованием NFT. В рамках проекта были созданы игровые карточки, внедрена система бафов и разработан стриминг-сервис боя на основе FastAPI.

Data Scientist с опытом работы на проектах в сфере E-commerce & Retail и Manufacturing. На позиции Data Analytics & Machine Learning Specialist в IT-компании выполнял полный цикл разработки, занимался аналитикой и обработкой данных, разработкой и оптимизацией моделей машинного обучения. Разработал предиктивные модели для обнаружения возможных сбоев двигателя внутреннего сгорания карьерных самосвалов. Автоматизировал сбор данных со SCADA. В роли Data Science & Analytics Engineer в ПАО «Калужский Турбинный Завод» проводил аналитику и обработку исходных данных, разрабатывал и оптимизировал модели машинного обучения, работал с данными предприятия для аналитики и создания дешбордов в Power BI. Создал программу для распознавания основной информации на чертежах изделий и обнаружения на них эскизов. Работая на позиции Data Scientist в AlphaAdept group, создавал основные модели для прогнозирования лучших точек входа/выхода на фондовом рынке, внедрял ML решения в backend. Разработал процедуры A/B testing, увеличив виртуальный капитал на 35%. Будучи Python-разработчиком в ИП, разработал рекомендательную систему подбора лучших автомобилей по параметрам, что повысило вовлечённость пользователей на 20% и продажи работодателя на 17%.

Дмитрий — системный аналитик с опытом работы в проектах FinTech & Banking. В роли Data Engineer участвовал в создании Data Platform в UniCredit Bank, где занимался разработкой и оптимизацией ETL/ELT процессов, анализом данных, решением проблем и сопровождением закрытия отчётных периодов в DWH. Также выполнял задачи по миграции с SAS + Oracle на Airflow + Greenplum + S3 и разработке Data Lineage инструмента. Кроме того, работал над проектом в ДОМ.РФ, где участвовал в миграции с Postgres на Greenplum, разрабатывал и оптимизировал ETL процессы, писал запросы и хранимые процедуры на SQL, а также занимался оптимизацией SQL запросов.

Опытный системный аналитик с более чем 7-летним стажем, который демонстрирует отличные навыки в проведении системного анализа и создании эффективных решений для различных IT-проектов. Его работа сосредоточена на детальном выявлении и формулировании требований, а также на разработке архитектуры интеграционных решений. Он активно использует широкий спектр инструментов, таких как Jira, Confluence, draw.io, miro, figma и swagger, для документирования процессов, создания диаграмм и обеспечения прозрачности в коммуникации команды, что значительно повышает эффективность работы и способствует более плавному взаимодействию между участниками проектов. Его опыт в реализации проектов для крупных организаций, таких как банки и промышленные компании, подчеркивает способность находить оптимальные решения в сложных проектах. Богдан не только анализирует текущие проблемы и предлагает исправления, но и активно работает над улучшением существующих процессов.