Каталог специалистов

Найдите проверенных специалистов для решения ваших задач
В нашей базе более 24250 проверенных специалистов
banner
Найдено 13 специалистов в публичном доступе
Новые специалисты
Ключевые навыки
Частичное совпадение Полное совпадение
Цена, ₽/час
Цена включает НДС
Дата бронирования
Подкатегории
Страна
Город
Опыт работы
Формат работы
Тип занятости
Готов выйти в штат
Отрасли работы
Готов работать на зарубежных проектах
Владение языком
Пол
Возраст
Найдено 13 специалистов в публичном доступе
Synapse
FinTech & Banking • FoodTech • Government & Public Sector
ВШ
Виталий Ш.
Екатеринбург
Системный аналитик
Senior
3 506,49 Р/час
разработка ДО
idef1x
Ros
TCL
Системная интеграция
Информационные технологии
Исследование
Visio
Business Analysis
IBM MQ
+66

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

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking
КЯ
Кирилл Я.
Минск
Data инженер
Middle+
3 545,15 Р/час
aks
Analytics
Apache AirFlow
Apache Kafka
Apache NiFi
Apache Spark
Apache Superset
AWS
Azure
Azure SQL
+50

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.

Подробнее
FinTech & Banking • HRTech
ВШ
Виталий Ш.
Екатеринбург
Системный аналитик
Senior
3 636,36 Р/час
BPMN 2.0
Confluence
Draw.io
GoldenGate
IBM MQ
JavaScript
Jira
JSON
Kafka
Microsoft
+41

14+ лет в сфере финтех, госструктуры, заказной разработки ПО, страхования и строительства. Ключевые навыки: Сбор и анализ требований к информационным системам. Детализация бизнес-требований и описание логики работы системы. Описание и согласование интеграционных контрактов со смежными системами. Опыт работы в банковской/инвестиционной сфере, финтех, страхование, госструктуры. Знание Agile-методологий, управление проектами в ИТ. Навыки работы с требованиями к ПО (выявление, анализ, документирование, управление изменениями). Описание Архитектурного решения. Знание форматов обмена данных: JSON, XML. Опыт работы с: Jira, Confluence, Excel Нотации: BPMN 2.0. UML. ERD, DFD, Data Dictionary, Data Catalog Понимание: REST архитектуры и протокола SOAP. Принципов интеграции систем. Технологии: Код на SQL, JS. БД на Oracle (включая инструменты: GoldenGate и ADG) и PostgreSQL. Переход на микросервисную архитектуру с использованием OpenShift. Использование HTTP-брокеров, Kafka. Настройки WebSphere 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, Join, выборка из таблицы с использованием выборки данных из другой таблицы). Drawio. Swagger (в качестве пользователя, не настраивал). Postman. Figma (отрисовка страницы на основе стандартных шаблонов). Методологии: Agile, Scrum

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • Media
АС
Алексей С.
Минск
Data Scientist
Middle+
3 896,1 Р/час
Apache AirFlow
Apache Spark
app
AWS
Azure
Backend
blob
CatBoost
CloudWatch
Data
+63

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.

Подробнее
AI & Robotics • Manufacturing
ДК
Даниил К.
Минск
Data Scientist
Middle+
4 415,58 Р/час
Apache Spark
API
AWS
Azure
Bash scripting
BLoC
CloudWatch
Data Factory
DevOps
Docker
+65

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.

Подробнее