Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Data Engineer с более чем 7 годами опыта в разработке ETL-процессов, аналитических витрин и интеграций данных. Специализируется на автоматизации пайплайнов данных с использованием Apache Airflow, Apache NiFi, dbt и других инструментов. Имеет опыт работы с MPP-базами (Greenplum, Snowflake, Teradata), большими данными (Hadoop, Kafka) и BI-инструментами (Datalens, Power BI, Looker). Разрабатывал решения для классификации контента с использованием ML-моделей (CatBoost) и LLM, а также интеграции с 1С, Salesforce и Zendesk. Руководил командами, оптимизировал процессы миграции данных и обеспечивал контроль качества данных. Обладает навыками построения дашбордов, оптимизации производительности баз данных и разработки методологий валидации данных.

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.

Дополнительные активности и наработки Проектирование с использованием uml в plantuml, enterprise architect, BPMN Практические навыки работы с SQL и Python (Anaconda, Django), cоздание SQL запросов Знание requests, BeatifoulSoup Pandas, SMTPlib, email.mime, regular expressions; Опыт разработки аналитических и финансовых моделей; Backend-разработка на python Опыт работы с dev tools и swagger: консоль разработчика, insomnia, postman Опыт работы с SQL СУБД PostgreSql, Oracle, Mysql Опыт работы с hdfs СУБД APACHE Опыт работы Waterfall, Agile, Scrum Знание Kafka

Специализируюсь на работе с различными базами данных, настройкой ETL процессов, построением интеграций с различными ресурсами, а также автоматизированном сборе (парсинг, скраппинг) структурированной/неструктурированной информации. Принимал участие в проектах компаний широкого перечня отраслей: видеохостинги, коммерческие банки, агентства недвижимости, а также финтех и производственные стартапы. Осуществлял разметку контента с помощью искусственного интеллекта, настраивал пайплайны для машинного обучения, оптимизировал отказоустойчивость процессов, аналитически собрал процесс для динамической сверки строимости разметки ручной и LLM. Разработал бэкенд коммерческого приложения для корпоративных клиентов банка. Руководил командой хранилища данных европейского стартапа для постройки архитектуры хранилища данных, подготовки к масштабированию, настройки системы качества данных и разработки интеграций с внешними сервисами.

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

Опытный системный аналитик с глубоким пониманием работы с данными и построения аналитических решений. За свою карьеру он успешно реализовал аналитические витрины, оптимизировал ETL-процессы, разрабатывал техническую документацию и помогал бизнесу формировать стратегические решения на основе данных.

Юлия имеет около 4-х лет опыт работы с области анализа данных, проектирования хранилищ (DWH) и бизнес - аналитики, а также навыки в SQL, ETL и BI - инструментах. Ключевые навыки: 1. Экспертиза в DWH и ETL: - В текущей роли ведущего аналитика DWH проектировала и оптимизировала процессы загрузки данных (ETL), работа с Data Vault и Kimball; - В UnitCredit Bank участвовала в создании витрин для регулярной отчетности, что требовало глубокого понимания реляционных БД (Oracle, PostgreSQL) и сложных SQL - запросов. 2. BI и визуализация данных: - Разработка дашбордов в Tableau и Power BI для мониторинга метрика качества данных; - Автоматизация отчетности.

Разработчик баз данных с 12+ годами опыта в проектировании, оптимизации и сопровождении сложных систем хранения данных. Владение стандартами моделирования бизнес-процессов: BPMN, UML, IDEF (использовал при проектировании DWH и интеграции данных). Опыт работы с CI/CD: настройка пайплайнов развертывания через Git, Liquibase, Kubernetes. Работа с API: HTTP, REST/SOAP (интеграция BI-систем), JWT/OAuth 2.0, Swagger, Postman (тестирование API), JSON/XML (обработка данных в Spark, Airflow).Специализируется на разработке, оптимизации и администрировании баз данных Oracle, PostgreSQL, MS SQL, GreenPlum, Teradata. Имеет опыт проектирования витрин данных, создания сложных процедур на PL/SQL, T-SQL и PLpgSQL, а также миграции данных между платформами. Работал в крупных компаниях, включая Сбер, СКБ-Банк, Solit Clouds, Неофлекс, успешно реализуя проекты по построению и развитию DWH, переносам между СУБД, интеграции с BI-инструментами (ClickHouse, Visiology, Apex) и автоматизации с применением Liquibase и Python. Технологический стек: Oracle, PostgreSQL, GreenPlum, MS SQL, PL/SQL, T-SQL, Python, Liquibase, Airflow, Git, Grafana, Kubernetes, Spark. Внимательный к деталям, способен быстро разобраться в чужом коде и инфраструктуре. Имеет системное мышление, навыки оптимизации производительности запросов и опыт поддержки высоконагруженных БД. Открыт к удалённой, частичной и проектной занятости.

Андрей — senior data инженер из Москвы. Обладает продвинутым уровнем английского языка. Окончил МГТУ им. Н. Э. Баумана по специальности «Конструктор-технолог электронно-вычислительных средств». Опыт работы на проектах: - Миграция ETL-функционала (FinTech & Banking). В роли техлида группы миграции витрин отвечал за перенос витрин (DBT) в рамках миграции Snowflake -> Greenplum. Проект длился 6 месяцев. - Разработка и миграция КХД (Logistics & Transport). В качестве техлида выполнял задачи по настройке загрузки, трансформации и проверки данных в Корпоративном Хранилище Данных. Внедрил Git и DBT в отделе, что позволило уменьшить количество ошибок и время вывода продукта на рынок. Обучал сотрудников, обеспечил надёжную доставку данных до потребителей. Проект продолжался 3 года и 6 месяцев.

Павел — Data инженер уровня Middle из Москвы. Обладает навыками работы с Apache AirFlow, Atlassian, Bitbucket, Confluence, ETL, Git, GitLab, GreenPlum, Hadoop, Hive, Jira, Kafka, Oracle Pl/SQL, PostgreSQL, Python, Spark, SQL, Teradata. Опыт работы на проектах: - Сбер (главный инженер по разработке). Занимался миграцией витрины из Teradata в Hadoop, поиском источников для витрин, технической консультацией бизнеса, выстраиванием механизмов взаимодействия с заказчиками и потребителями данных. Настроил проверки ККД, благодаря которым появилась возможность выявлять некачественные данные на ранней стадии. Переписал скрипт витрины и добавил возможность ежедневного расчёта балансов. - QIWI Ltd (программист SQL). Написал пакет функций для реализации транзакционного агрегата операций клиентов, что дало возможность реализовать множество автоматических отчётов и дашбордов для потребителя. Настроил более 20 автоматических отчётов.

Аналитик с экспертизой в ML и Data аналитике. Автор 10+ научных работ по обработке данных и машинному обучению. Обладаю глубокими знаниями Python/SQL и успешным опытом внедрения data-решений в банковской сфере. Ключевые качества: - Умение переводить бизнес-задачи в технические решения - Научный подход к анализу данных - Опыт наставничества и кросс-функциональной работы

5+ года опыта разработки Backend с использованием Python, MySQL, PostgreSQL, а также опыт с JavaScript и платформой интеграции корпоративных данных Informatica PowerCenter Практический опыт развертывания проектов в среде Linux Практический опыт использования в разработке монолитной и микросервисной архитектуры. Опыт работы со сторонними API. Опыт разработки ООП

Опытный Java-разработчик, сеньор. Обладает глубокими знаниями и навыками в области разработки ПО, включая работу с Java Spring, микросервисами, REST API, базами данных, а также различными инструментами и технологиями, такими как Kafka, Docker, Jira, Maven и другие. Участвовал в проектах для компаний из отраслей FinTech & Banking, Government & Public Sector, E-commerce & Retail, Travel, Hospitality & Restaurant business, Logistics & Transport, IoT, BioTech, Pharma, Health care & Sports. Занимался разработкой и доработкой веб-приложений, интеграцией сервисов, проектированием схем баз данных и другими задачами. Имеет опыт работы на позиции главного инженера по разработке, ведущего программиста, TeamLead и других ролях.

Григорий — системный аналитик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на работе с DWH и Data Lake, имеет опыт в таких областях, как Cloud Services, E-commerce & Retail и FinTech & Banking. На проектах занимался: - разработкой и поддержкой DWH на Greenplum: сбор и формализация требований для загрузки данных, моделирование объектов детального слоя хранилища, формирование спецификаций S2T, профилирование данных источника; - внедрением и сопровождением DWH для ритейла: взаимодействие с бизнес-заказчиками, проработка вариантов интеграции источника с хранилищем, описание данных и бизнес-процессов источника, моделирование объектов детального слоя хранилища по Data Vault; - работой над банковскими проектами с DWH (Oracle, Teradata, Greenplum) и Data Lake (Hadoop): разработка скриптов для контроля качества данных и их автоматизация, проведение аудита качества данных, анализ инцидентов качества данных.

Аналитик данных с более чем 6 годами опыта в коммерческих проектах. Имеет высшее техническое образование. Специализируется на разработке и поддержке высоконагруженных хранилищ данных для финансового и банковского секторов, а также в сфере e-commerce. Участвовал в создании и оптимизации ETL-процессов и корпоративных систем BI для бизнес-аналитики, прогнозирования и отчетности. Имеет опыт в проектировании и оптимизации моделей данных, создании витрин для анализа инвестиционных портфелей и автоматизации аналитических процессов. Специализируется на оптимизации производительности хранилищ данных, построении прогнозных моделей и реализации асинхронных процессов с использованием Kafka и других инструментов для обработки больших данных.