Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Роман — опытный Data-инженер уровня Middle+ с опытом работы более двух лет. Он обладает широким спектром навыков в области разработки и аналитики данных, включая знание Python, PostgreSQL, Apache AirFlow, GreenPlum, SQL, Git, Docker, Kafka, Hadoop, Oracle, ETL, DWH, PySpark, Jira, Hive, Clickhouse, Data, MySQL, BI, API, FastAPI, Pl/SQL, MongoDB, Redis, Spark, Apache Spark, Bash, Confluence, GitLab CI/CD, Grafana, HDFS, CI/CD, GitLab, oozie, Scala, Akka, HTTP, REST, Jenkins, Jupyter Notebook. Роман работал над проектами в таких отраслях, как медиа, телекоммуникации, логистика и транспорт, финтех и банкинг. На проектах он занимался созданием и поддержкой ETL-конвейеров, рефакторингом кода, настройкой мониторинга и алертинга, проектированием решений для DWH и разработкой REST API. Опыт Романа включает работу в IT-компании, где он участвовал в создании изолированной среды разработки для аналитиков, а также в телекоммуникационной компании, автомобильном бизнесе и банке. В последнем проекте он разработал витрину данных, которая сэкономила компании порядка 80 млн рублей в квартал.

Data Engineer с опытом более 3-х лет, обладающий знаниями концепций хранилищ данных, опытом разработки процессов загрузки данных, создания ETL процессов, построение витрин данных. Разработка на Python, включая: Разработка ETL процессов в Apache Airflow Опыт в использовании Pandas, PySpark, Numpy, ORM, MongoDB Использование Rest API Программирование математических и криптографических алгоритмов Анализ и обработка данных Oracle, PostgreSQL, ClickHouse включая: Логическое и физическое моделирование баз данных Настройка производительности, индексация, распараллеливание, подсказки, статистика, создание хранимых процедур Разработка ETL процессов в Apache Airflow Построение витрин данных

Опыт работы в банковской сфере как на стороне Заказчика, так и интегратора. Огромный практический опыт работы с обязательной и управленческой банковской отчетностью (MIS). Понимание структуры, принципов создания, расширения, заполнения и направлений использования Хранилищ Данных (DWH Oracle). Написание проверок DQ / КД, саппорт, консультации. Data Governance. Опыт работы с СУБД Oracle, глубокое знание SQL, Teradata (1год), Hadoop (9 месяцев) (Сертификаты 1Z0-047, 1Z0-144, 1Z0-146, 1Z0-591, sql-ex.ru - в top 150 currently).DWH - DataWareHouse - ЕХД - Единое Хранилище Данных - Oracle - Teradata - Hadoop (в части SQL запросов). AWS - EC2 - S3 - RDS - IAM - Glacier, etc. Azure - basics. Опыт работы архитектором как детального слоя данных (DDS), так и слоя витрин для конечных отчетов. Знание нескольких распространенных моделей хранения данных в существующих коробочных решениях DWH. Oracle BI (в наличии сертификат), Power BI. Confluence, Atlassian JIRA, GitHub, etc. Python - опыт 4 мес (pandas). UML, BPMN - чтение и понимание нотаций. Понимание форматов JSON / XML. Опыт работы с карточными продуктами, задачи свод продукта в отчености и с балансом банка.

КОММЕНТАРИИ • Занимался разработкой сайтов Front-end, Back-end; • Занимался внедрением нового функционала в системах SAP SRM/ERP/RCM Сбербанка; • Отвечал за направление автоматического тестирования; • Занимался автоматизацией процессов инкассации в IT департаменте МКБ; • Дополнительные навыки: MATLAB, WEB, SQL, C++, Python, Ms Excel.

О себе: Постоянно учусь и стремлюсь к знаниям. Высокий уровень самоорганизации и любовь к делу помогают каждый день узнавать что-то новое. Воспринимаю сложные задачи и трудности как очередную ступень на пути вверх. Стек компетенций: • Python (Matplotlib, Numpy, Pandas, Google.colab, Tensorflow, Keras, Torch и др.); • SQL/NoSQL (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, SQLite); • BI платформы (Tableau, Qlik Sense, Power BI); • Сбор данных (Scrapy, Selenium, BeautifulSoup, Xpath); • Методы аналитики маркетинговойактивности, системы web-аналитики; • GIt; • Bash Первую программу для управления заказами и складом для компании занимающийся доставкой воды и кулеров, написал в 2005 году. Работает до сих пор. Писал роботов для биржевой торговли на mql4. Заинтересовался ИИ и пошел учиться в Университет ИИ. Хобби - искусство, графический дизайн, фотография.

Дата инженер / Системный Аналитик с опытом работы более 5 лет. Я являюсь опытным специалистом, которому нравится создавать новаторские и эффективные решения. У меня обширный опыт в разработке и глубокое понимание современных технологий. Проактивный командный игрок с отличными навыками коммуникации, способен быстро осваивать новые технологии и методологии. Ставлю требования бизнеса на первое место. Независимо от того, работаю я самостоятельно или в составе команды, моя цель – достигать результатов, которые превосходят ожидания и способствуют успеху бизнеса. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Hadoop, HDFS, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow. Облачные технологии Yandex Cloud (DataLens, Object Storage, Virtual Machines, Data Proc, Cloud Functions, Managed Kubernetes, Managed Service for PostgreSQL, KMS, IAM, Monitoring). Базы данных PostgreSQL, Greenplum, Oracle, ClickHouse, MongoDB, Redis. Брокеры сообщений Apache Kafka. Data Science Pandas, NumPy. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда»,, Схема «Снежинка»,), Сущность-Связь (ER) Моделирование, Нормализация / Денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes, Bash скриптинг. Системы контроля версий Git, GitLab, GitHub.

Дата Инженер / Бизнес-Аналитик с опытом работы более 5+ лет. Квалифицированный специалист с богатым опытом использования различных технологий для решения сложных задач. Мой опыт позволяет мне эффективно ориентироваться в стеке технологий и быстро находить наиболее эффективные решения. Стремлюсь быть в курсе последних событий в отрасли, чтобы всегда обеспечивать наилучшие результаты. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Airflow, Apache Spark, PySpark, Apache Hadoop, Apache Hive, HDFS. Облачные сервисы Yandex Cloud (DataLens, Object Storage, Compute Cloud, Data Proc, Virtual Machines, Cloud Functions, Managed Service for ClickHouse, Managed Service for PostgreSQL). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Redis, ClickHouse, Greenplum, MongoDB. Брокеры сообщений Kafka. Data Science Pandas, NumPy. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда», Схема «Снежинка»), Моделирование Сущность-Связь (ER), Нормализация / Денормализация. DevOps Docker, Docker Compose, Bash scripting, Kubernetes. Системы контроля версий Git, GitHub, Bitbucket.

Константин — опытный data-аналитик с навыками работы в области FinTech & Banking. Обладает глубоким пониманием SQL, GreenPlum, Apache Hive, Apache Spark, Apache AirFlow, CI/CD, Python, PostgreSQL, Hive, Spark, DWH, Hadoop, Kafka и HDFS. В портфолио Константина — участие в проекте миграции на Greenplum, где он разработал витрину данных с заявками розничных клиентов по всем кредитным продуктам. Также он участвовал в миграции процесса подготовки предодобренных предложений с SAS на Greenplum. На другом проекте Константин реализовал проверку качества данных из внешних источников, что повысило точность прогноза ML модели на 8,7%. Инициировал разработку системы мониторинга работы пайплайнов, что улучшило соблюдение SLA на 32,4%. Для личного кабинета клиента Константин разработал MVP финансовой аналитики. Повысил производительность витрины данных за счёт оптимизации запросов и внедрения индексов, что привело к повышению скорости работы запросов на 26,4%. Также Константин занимался прогнозированием доходов от зарплатных продуктов, страховых продуктов и пассивов юридических лиц. Автоматизировал процесс расчёта прогноза доходов от зарплатных продуктов. Доработал модель прогнозирования доходов по страховым продуктам, повысив точность прогноза на 34,6%. Собрал запросы заказчиков и подготовил доработку витрины прогнозов пассивов юридических лиц, что позволило повысить удовлетворённость клиентов на 18,8%.

Разработчик с 17-летним опытом работы в разработке программного обеспечения. Большой опыт работы с Oracle PL/SQL, MS SQL, настройкой производительности SQL, концепциями хранилищ данных и ETL, 3 года опыта в Java, 4 года в Delphi. Опыт работы на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения 11-летний опыт разработки Oracle (9i, 10g, 11g), включающий в себя: логический и физический дизайн базы данных, распределение памяти, разбиение, сегменты таблиц и индексов, роли и привилегии; настройка производительности SQL, индексация, распараллеливание, объяснение планов, подсказки, статистика; опыт работы во всех аспектах хранилища данных, отчетности BI, ETL и всех этапах жизненного цикла разработки хранилища данных; большой опыт в Kalido DIW; глубокие знания в логическому и физическом моделировании данных с использованием методов нормализации; программирование PL/SQL, хранимые процедуры, функции, пакеты, триггеры, типы; программирование с использованием динамического SQL и PL/SQL; программирование ETL-процессов с использованием PL/SQL, T-SQL; работа с Oracle: разработка приложений с использованием Oracle Forms; разработка отчетов и визуализация данных с использованием Oracle Reports, Oracle Graphics и Oracle BI Publisher; разработка приложений с использованием HTML/XML/CSS/XSLT; Манипулирование, очистка и обработка данных с использованием SQL. Анализ необработанных данных, подведение итогов и выработка рекомендаций. Проектирование, разработка и внедрение новой функциональности. Проектирование, разработка отчетов и визуализация данных с использованием Cognos.

Дата-Инженер с опытом работы более 6 лет. Моя цель в работе - стремление добиваться результатов, превосходящих чьи либо ожидания. Я понимаю важность соответствия моей работы конкретным требованиям каждого клиента и умею создавать эффективные стратегии, соответствующие потребностям. Я всегда ищу идеальное решение для всех задач каждого клиента. Языки программирования Python, SQL, Java. Инженерия данных Apache Hadoop, HDFS, Apache Hive, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow, dbt, Snowflake. Облачные сервисы Yandex Cloud(DataLens, Object Storage, Compute Cloud, Data Proc, Cloud Functions, Managed Service for PostgreSQL). Базы данных ClickHouse, MS SQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis. Брокеры сообщений Kafka. Data Science Pandas, NumPy. Визуализация данных Power BI, Tableau. Бэкенд Spring (MVC, Boot, Security, Data), FastAPI. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда», Схема «Снежинка»), Моделирование Сущность-Связь (ER), Нормализация / Денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Bash scripting, Kubernetes. Системы контроля версий Git, Bitbucket, GitHub.

Дата-инженер с опытом работы более 5 лет. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных HDFS, Apache Hadoop, Apache Hive, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow. Облачные технологии Yandex Cloud (Object Storage, Compute Cloud, Data Proc, Virtual Machines, Managed Kubernetes, IAM, Cloud Functions, Managed Service for PostgreSQL). Базы данных PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, MongoDB, Elasticsearch, MS SQL, Redis. Брокеры сообщений Apache Kafka. Анализ данных Pandas, NumPy. Визуализация данных Power BI, Kibana. Бэкенд FastAPI, Flask. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда», Схема «Снежинка»), Моделирование Сущность-Связь (ER), Медальонная Архитектура, Data Vault, Нормализация / Денормализация. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes, Bash scripting. Системы контроля версий Git, GitHub, Bitbucket.

• Сильные технические и математические навыки, умение быстро осваивать инструменты и алгоритмы для работы с данными благодаря богатому и глубокому опыту сфере анализа и исследований • Приобрел успешный опыт в Data Science, начиная от научных исследований (c 2010), потом практических задач для ИТ инфраструктуры инновационного экопарка переработки отходов, и сейчас в проектировании функциональных требований к архитектуре и в сборке и разработке ML моделей и подходов для сложных аналитических систем (умного озера, СУДД, банка, телекоммуникаций) • Эксперт в языке Python (PyCharm & Jupyter) для решения задач по Data Science и для анализа данных (также есть опыт веб разработки в Django & Flask) • Работает с библиотеками, такими как Pandas (+Dask), NumPy, Matplotlib (seaborn, plotly), Statsmodels, SciPy, Scikit-learn и Keras, NTLK, PySpark • Моделировал данные для машинного обучения • Знаком с архитектурой и компонентами экосистемы Big Data, включая GreenPlum, HDFS и облачные хранилища, такие как S3 (MinIO) • Понимает особенности работы с колончатыми базами данных, особенности написания запросов и их последовательной оптимизации, влияние вида запроса на скорость работы и нагрузку на базу данных, задачи и операции, которые требуют специфического решения для колончатых баз данных • Обладает опытом работы с BI инструментами, включая Power BI, Apache Superset (эксперт), Zeppelin • Имеет опыт использования контейнеризации и оркестрации с Docker, включая CI/CD процессы в GitLab • Знаком с ETL инструментами Apache AirKow, DBT, Spark • Также владеет знанием языков программирования C, C++, Java Script, HTML, CSS • Управляет проектами и пользуется инструментами Jira, ConНuence • Обладает опытом работы в Agile среде (- Scrum, Kanban) с использованием инструментов управления проектами, таких как Jira и ConНuence Coursera. Введение в квантовые вычисления. Нейронные сети и глубокое обучение.