Каталог специалистов

Технологии: код на SQL, JS, БД на Oracle (в т.ч. инструменты: GoldenGate и ADG) и PostgreSQL. Переход на микросервисную архитектуру с использованием OpenShift. Использование HTTP-брокеров, Kafka, настройки WebSphera с переходом на WildFly. Корпоративная сервисная шина на IBM MQ, Synapse Инструменты работы: MS Office (включая MS Visio), Jira, Confluence, PLSQL (знание базовых SQL запросов), Drawio Опыт работы с Jira, Confluence Нотации BPMN2.0, UML Понимание REST архитектуры и протокола SOAP. Понимание принципов интеграции систем Знание форматов обмена данных (JSON,XML) Опыт 14+ лет 1. Навыки постановки задач разработчикам и приемки результатов работ; Да, большой опыт от настроек ПО, до больших постановок ТЗ и внедрение нового ПО в филиалах/ подразделениях 2. Опыт подготовки технических спецификаций на интеграцию со сторонними системами, или между внутренними подсистемами; Как внутренняя интеграция, так и интеграция в внешним ПО 3. Умение декомпозировать и приоритизировать большие комплексные задачи; Да 4. Умение формулировать и документировать технические требования (опыт разработки ФТ/ТЗ); Да 5. Понимание принципов работы REST API, знание форматов JSON, XML; Да 6. Понимание принципов проектирования реляционных БД, базовые знания SQL; Да 7. Опыт моделирования бизнес-процессов в нотации BPMN и умение доносить мысли языком диаграмм; BPMN проходил обучение, но на практике использовал нотацию UML (ER-диаграммы, диаграмма последовательности, описание бизнес-процессов ) 8. Опыт подготовки сценариев использования; На регулярной основе не приходилось использовать

Работаю аналитиком более 14 лет в сфере финтех, госструктуры, заказной разработки ПО, страхования и строительства. Начинал как методолог, потом начал заниматься системным анализом. Т.к. в текущей парадигме необходимо знать и бизнес-процессы, то часто приходилось сочетать роль бизнес-аналитика и системного аналитика. Если говорить о методах разработки, то участвовал в командах по Waterflow и по Agile методу. Работал в командах, где были 8-9 человек от аналитики, разработки и тестирования. Приходилось исполнять роли не только аналитика, но и DL и скрам-мастера. Основная часть работы была в финтех направлении (кредитование, банковское страхование и страхование). Так же участвовал в стартап проектах (создание ИС для формирование финансовой отчетности для малых предприятий на упрощенке и ИС для предприятий общепита), где приходилось разрабатывать БД с нуля. В финтех направлении участвовал в командах по повышению надежности работы ИС: формирование дубля ИС на случай форс-мажора, создание архивной базы системы, усечение неиспользуемых данных из БД, работа с КСШ (IBM MQ), перевод ИС из монолита на работу микросервисами (Open Shift), переход от IBM MQ к Synapse. Взаимодействие страховой компании с регулятором по отсылке данных по заключенным договорам страхования для формирования страховой истории клиента. В направлении фронт-энда работал на госконтракт по созданию ИС 2.0 (реинжиниринг): создавал веб-страницу в Figma на основе подготовленных дизайнером шаблонных параметров, описывал все параметры, переходы состояний, увязку с БД и т.д. Также участвовал в проекте по переводу справочника, расположенного в разных ИС, в единый справочник: занимался описание использования разными системами разных справочников As Is для формирования последующей модели To Be. Технологии: код на SQL, JS, БД на Oracle (в т.ч. инструменты: GoldenGate и ADG) и PostgreSQL. Переход на микросервисную архитектуру с использованием OpenShift. Использование HTTP-брокеров, Kafka, настройки WebSphera с перех

Data Engineer с опытом работы на проектах в сфере E-commerce & Retail и FinTech & Banking. На проектах занимался разработкой аналитических платформ, DWH и систем аналитики. Обязанности: - разработка ETL-пайплайнов в Apache Airflow и Apache NiFi; - обработка больших объёмов данных с использованием PySpark, Pandas, NumPy; - оптимизация интеграции Hadoop (HDFS); - агрегация данных в ClickHouse для BI-отчётов; - визуализация данных в Power BI и Superset; - мониторинг и оптимизация производительности запросов в Snowflake; - интеграция PostgreSQL и MS SQL; - использование Docker и Kubernetes для контейнеризации ETL-компонентов; - создание детальных технических проектных документов; - сотрудничество с командой аналитиков; - проведение тестирования системы; - настройка CI/CD-конвейеров с помощью GitLab CI/CD.

Middle Data Scientist с опытом работы 3 года. Специалист в области анализа данных с глубокими знаниями математики и уверенными навыками программирования. Специализируюсь на предиктивном моделировании, аналитике и рекомендательных системах в различных бизнес-доменах. Имею практический опыт на всех этапах цикла Data Science — от постановки задачи и исследования данных до внедрения моделей машинного обучения в продакшн.

Middle Data Scientist по работе с данными с опытом работы 3 года. Специалист по обработке данных, специализирующийся на разработке эффективных проектов, ориентированных на данные, и уделяющий особое внимание использованию передовых методов прогнозного моделирования, аналитики и рекомендательных систем. Я обладаю проверенным опытом в выявлении и решении бизнес-проблем с помощью стратегического применения Data Science. Кроме того, у меня есть практический опыт, охватывающий весь жизненный цикл работы с данными - от понимания проблем и разработки функциональных возможностей до внедрения моделей машинного обучения в производство. Для этого я использую различные инструменты, такие как Python, Pandas, пакеты визуализации данных, Scikit-learn, XGBoost, SHAP, Boruta для обработки данных, моделирования и оценки; FastAPI для серверной разработки, Docker и k8s для задач DevOps, облачные сервисы AWS и Azure.

● Отличные знания Python ● Написание сложных SQL-запросов ● Оптимизация запросов ● DWH-моделирование ● Разработка ETL/ELT-пайплайнов ● Облачные сервисы ● Устранение неполадок ● Опыт работы с инструментами DevOps

Ольга — опытный ETL-разработчик уровня Senior из Смоленска. Специализируется на создании хранилищ данных и решений для ETL, имеет опыт работы с различными инструментами и технологиями, включая Apache AirFlow, Apache NiFi, AWS, Azure, Docker, Kubernetes и другие. Принимала участие в проектах: - Создание надёжного хранилища данных (DWH) и решения для ETL с целью поддержки программы лояльности Goodyear. - Разработка многофункциональной облачной платформы управления данными. - Создание комплексных решений для отчётности, хранилищ данных (DWH) и бизнес-аналитики (BI) для заинтересованных сторон IBM. - Разработка платформы аналитики в реальном времени для розничных компаний.

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

- Senior Data Engineer с более чем 7-летним опытом работы, включая опыт создания платформ и конвейеров данных - Имеет знание и опыт моделирования DWH - Имеет практический опыт работы с коммерческими инструментами ETL - Обладает сильным опытом работы с данными - Имеет навыки работы с облачными сервисами AWS/MS Azure. - Активный, ответственный и открытый человек, готовый учиться и делиться приобретенными знаниями с коллегами, способный работать как самостоятельно, так и в команде.