Каталог ИТ-специалистов Аналитика

К текущему моменту прошел практику в Центральном Банке РФ (экономический отдел), где занимался описанием и проектированием модели для прогнозирования инфляции по Сибирскому Федеральному Округу).

Опыт работы на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения, включающий в себя: работа с базами данных PostgreSQL, ClickHouse, GreenPlum; исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, Seaborn; построение ML-моделей для дополнения отсутствующих данных; проектирование и разработка ETL-процессов с использованием Apache Airflow, SQL, Python, Spark; инструменты скрейпинга BeautifulSoup, Selenium; работа с экосистемой Hadoop - HDFS, YARN, Spark, HBase, Hive, Pig; создание информационных дашбордов с помощью Tableau, Redash, Superset; back-end разработка с помощью Python, Django, DjangoRestFramework. Дополнительная информация: Курсы: Karpov.Courses (01/2021 – 07/2021) Аналитик данных Karpov.Courses (11/2021 – 12/2021) Симулятор аналитика Karpov.Courses (03/2022 – 09/2022) Инженер данных Тренинг-центр ISSoft (06/2022 – 09/2022) «Школа Big Data»

Сквозная аналитика A/B тесты Работа с системами аналитики Анализ данных ETL Постановка задач разработчикам Визуализация данных

Краткая информация о специалисте Аналитик с 6-летним опытом работы в финтех и международной производственной компаниях; Специализируется на разработке и развитии продуктов, автоматизации бизнес-процессов, исследовании и визуализации данных; Знания бизнес-анализа, системного анализа; Владение SQL на среднем уровне: Опыт работы с монолитной и микросервисной архитектурой; Описание функциональных и нефункциональных требований.

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.

- 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;

● Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib) ● Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Hadoop ● Инструменты разработки: Apache Airflow, Apache Hive, Docker ● Big Data: PySpark, PyTorch ● Управление версиями: Git, BitBucket ● Управление проектами и документацией: Jira, Confluence ● Django, QlikSense

работал в связке Python + PostgreSQL для написания самообновляющихся в Apache Airflow скриптов для дашбордов MS PowerBI, Redash, Metabase, поддерживал их состояние, исправлял ошибки в случае их возникновения; построение отчетов в вышеуказанных пакетах визуализации согласно ТЗ; участвовал в дизайне и проверке результатов простых A/B-тестов (сравнение конверсий, изменений средних значений), обсуждал их результаты с внутренними заказчиками; выполнял ad-hoc запросов внутренних заказчиков в формате .csv/.xlsx/.pkl по мере необходимости; поиск инсайтов и точек роста на проектах совместно с командой (brainstorm); оценивал качество моделей машинного обучения - самостоятельно построенных или предобученных; участвовал в code review коллег по команде; участвовал в обучении / менторстве коллег; опыт работы с библиотеками машинного обучения; тесное взаимодействие с QA / backend-разработчиками

Кирилл — опытный специалист в области Data Science с навыками работы в различных отраслях, таких как маркетинг, реклама и дизайн, производство, электронная коммерция и ритейл, финтех и банковское дело. Он обладает глубоким пониманием Python, инструментов анализа данных и управления базами данных. Кирилл также имеет опыт работы с BI-инструментами, Amazon, Apache AirFlow, ETL, Instagram, Nikto, PPC и MySQL. Он способен решать сложные проблемы, взаимодействовать с командой и обучать других. На своих проектах Кирилл выполнял задачи по дата-инжинирингу, разворачиванию и настройке баз данных, созданию etl-скриптов, автоматизации работы команд и разработке систем отчётности. Также он занимался прогнозированием, разработкой рекомендаций по работе с запасами, созданием моделей прогнозирования buybox и переносом систем в среду Apache Airflow. Опыт работы Кирилла включает в себя роли Data Scientist, бизнес-аналитика, аналитика данных и специалиста по работе с финансовыми данными. Его общий стаж работы на проектах составляет 5 лет и 8 месяцев. Ответы на дополнительные требования: 1) Участие в соревнованиях ML: во время обучения я периодически участвовал в kaggle соревнований, но только с точки зрения обучения и практики. Честно скажу, я более ориентированный на реальный результат человек, и люблю улучшать модели на реальных бизнесовых данных, не фанат синтетических соревнований. Хотя время от времени изучаю лучшие практики соревнований для новых для себя идей). 2) Профиль на github с примерами кода: Поскольку я больше работал как data scientist в небольшой команде, я во многом занимался разработкой аналитических скриптов, которые у меня физически есть, но я не заливал на github, потому что они во многом могут попадать под NDA. В любом случае, на тех. интервью если что я смогу ответить на интересующие вопросы. 3) Есть понимание и опыт c github, docker, плотно изучаю в свободное время. Подробнее готов рассказать о проектах на собеседовании.

Рустам — продуктовый аналитик с опытом работы в сфере электронной коммерции и розничной торговли более 3 лет. Он обладает навыками работы с различными инструментами, такими как Excel, Microsoft, Pandas, Python, SQL, 1C, C#, H2, Apache AirFlow и другие. Рустам работал над проектами для компаний ВкусВилл и OZON.ru. В рамках проекта для ВкусВилл он занимался подготовкой дашбордов с информацией о поставщиках, оценкой эффекта от повышения цен и решением ad-hoc задач. В OZON.ru он разрабатывал подход к ценообразованию, прогнозировал спрос, настраивал и поддерживал дашборды, создавал регулярные отчёты для поставщиков. На проектах Рустам взаимодействовал с продуктовыми менеджерами, тимлидами аналитики и заказчиками.

Разработка дашбордов на Power BI, Qlick, Tableau, Apache Superset, Yandex DataLens. Создание и администрирование баз данных (SQL, noSQL). Написание ETL-скриптов и анализ данных на языке Python. Разработка и ведение отчётов и дашбордов в средах PowerBi, Apache Superset, FineBI, разработка модели данных, участие в проектах отчетности в роли разработчика. Администрирование дашбордов на powerbi report server. Администрирование базы данных. Написание ETL на python с использованием pyspark, airflow.