Каталог специалистов

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).

Data Engineer с более чем 4 годами опыта в разработке хранилищ данных (DWH), ETL-пайплайнов и потоковой обработки данных. Специализируется на проектировании архитектуры DWH (Greenplum, Vertica), разработке витрин данных и оптимизации процессов загрузки данных с использованием Airflow, Spark и Kafka. Имеет опыт работы с распределенными системами (Hadoop) и аналитическими инструментами (Power BI). Ориентирован на создание эффективных решений для бизнеса, оптимизацию производительности и обеспечение качества данных.

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.

Павел — Data аналитик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на анализе данных в отраслях E-commerce & Retail и Travel, Hospitality & Restaurant business. Владеет английским языком на уровне B2, итальянским — на уровне A2. Имеет высшее образование по специальности «Реклама и связи с общественностью, Реклама и Digital маркетинг» Российского государственного гуманитарного университета. Имеет опыт работы на следующих проектах: - Анализ данных и создание отчётности для аптечной сети 36,6 (роль — Senior Data Analyst). Задачи включали анализ данных, создание отчётности, оптимизацию бизнес-процессов, построение и оптимизацию ETL-процессов, разработку дашбордов в Power BI. - Разработка аналитических решений для оптимизации бизнес-процессов в компании Merlion (роль — Data analyst). Задачи включали проектирование и построение ETL-процессов, анализ результатов тестирования гипотез, документирование аналитических процессов, визуализацию данных. - Сбор и анализ данных для оптимизации туристических предложений в компании TUI Russia CIS (роль — Data аналитик). Задачи включали построение стандартных отчётов, сбор и обработку данных, оптимизацию SQL-запросов, анализ тенденций в потребительских предпочтениях.

Инженер данных с более чем шестилетним опытом в разработке и сопровождении ETL-процессов, оптимизации баз данных и построении аналитических систем. Работал в сферах промышленной автоматизации, финансового сектора, консалтинга и e-commerce, последовательно развивая экспертизу в управлении потоками данных, трансформации бизнес-логики и интеграции разнотипных систем. Обладает углублёнными техническими компетенциями в языках программирования Python, SQL, PySpark, владеет инструментами Apache Airflow, Knime, Alteryx, Git и системами визуализации — Tableau, Power BI, SSRS. Уверенно работает с аналитическими СУБД: ClickHouse, Vertica, Hive, MSSQL, PostgreSQL, реализует надёжные пайплайны обработки данных для хранилищ и Data Lake-сред. Его решения помогли сократить задержки обработки данных, увеличить надёжность поставки информации и повысить скорость генерации ключевых бизнес-показателей. Активно взаимодействует с бизнесом и разработчиками, умеет переводить бизнес-требования в технологические архитектуры, ведёт документацию и сопровождает проекты end-to-end.

Python-разработчик специализирующийся в Flask. У меня более 2 лет успешного опыта работы в области создания веб-приложений, включая использование Flask, а также работы с базами данных PostgreSQL и Vertica.

Владимир — опытный data-инженер, специализирующийся на работе с данными. Обладает навыками работы с Python, Git, SQL, PostgreSQL, MSSQL, Docker, Apache AirFlow, Kafka, Clickhouse, Vertica, SSIS, PosrgteSQL, Informatica PWC, API, ETL и другими инструментами. Владимир имеет опыт работы в проектах по построению аналитических хранилищ данных, миграции текущих КХД на новые стэки и архитектуры, а также разработке процедур загрузки в DWH. В его портфолио проекты для компаний из сфер HRTech, Logistics & Transport и Manufacturing.

Увлекается музыкой, путешествиями, спортом и современными технологиями. Диплом бакалавра на тему: "Внедрение АСУ подвижным составом на МЦК". Магистерская диссертация на тему: "Разработка системы проверки технических заданий с помощью методов семантического анализа и машинного обучения". В процессе написания кандидатской диссертации.

Ключевые навыки: Внедрение и администрирование СЭДО: Опыт работы с Tessa (4 года), включая внедрение, администрирование, техподдержку, оптимизацию ролевой модели, автоматизацию интеграций. Бизнес-анализ: Анализ и оптимизация бизнес-процессов документооборота и архива в банковской сфере. Работа с базами данных: Уверенное знание SQL (SELECT, JOIN, EXISTS, WITH, OVER), опыт работы с PostgreSQL, MS SQL, Vertica. Автоматизация процессов: Опыт автоматизации процессов, интеграций, нагрузочного тестирования. Техническая документация: Навыки написания и дополнения технических заданий, сопровождение продуктов. Инструменты и технологии: Python, BPMN, UML, COBIT, Git, Docker, Tableau, Naumen Service Desk, Redmine. Администрирование ОС: Опыт работы с Astra Linux, Debian, построение корпоративных сетей. Data Science: навыки работы с NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow, Scikit-learn.

Алибек — data-инженер уровня middle+. На текущем месте работы руководит командой инженеров по работе с корпоративными данными. Занимается построением и оптимизацией приложений Spark, проектирует и разрабатывает модели данных, схемы баз данных и рабочие процессы интеграции данных. Создаёт мониторинг системы всех процессов на Grafana, работает с различными форматами файлов и уверенно владеет БД. Взаимодействует с бизнес-пользователями для понимания их потребностей в отчётности и аналитике, проектирует и реализует информационные панели и визуализации Qlik Sense.

Java-разработчик с пятилетним опытом работы в проектах различных отраслей: telecom, social networking и logistics & transport. На позиции backend-разработчика участвовал в модернизации подсистемы ведения нормативно-справочной информации, реестров и регистров, а также интеграционной системы обмена данными. Разрабатывал backend функциональность для ведения НСИ, импорта и экспорта данных, распространения НСИ и публикации на web-портал. Дорабатывал функциональные возможности автоматизированной информационной системы исполнения государственных функций и оказания государственных услуг. Успешно разработал и внедрил интеграцию со СМЭВ. Участвовал в проекте «ПЕГАС — Почтовая Единая Гео-аналитическая Система», где успешно настроил, развернул и внедрил кластер ClickHouse, разработал ETL процедуры для обработки больших данных.

Моя основная экспертиза заключается в разработке и поддержке Data Warehouse (DWH) решений, а также в анализе и обработке больших данных. Аналитическое мышление: Способность глубоко анализировать данные и выявлять закономерности, что позволяет принимать обоснованные решения. Технические навыки: Прочные знания в области программирования, работы с базами данных и использования инструментов для обработки больших данных, а также составление и написание технических заданий (ТЗ) и технической документации. Коммуникационные навыки: Умение эффективно взаимодействовать с командой и клиентами, объяснять сложные технические концепции простым языком. Внимание к деталям: Способность тщательно проверять и тестировать решения, чтобы обеспечить их высокое качество и надежность. Гибкость и адаптивность: Готовность быстро адаптироваться к изменениям и новым вызовам, что позволяет эффективно работать в динамичной среде.