Каталог ИТ-специалистов Аналитика

· Уверенный опыт работы с большими объемами данных на протяжении более 4 лет; · Умение проектировать и оптимизировать процессы сбора, обработки и анализа данных; · Переход от роли аналитика к роли инженера позволяет лучше понимать конечные потребности бизнеса и строить более эффективные пайплайны данных; · Глубокое знание инструментов для работы с данными: Hadoop, Spark, SQL; · Опыт разработки пайплайнов и витрин данных в Airflow, настройка процессов ETL; · Умение создавать сложные пайплайны для обработки данных с учетом оптимизации и отказоустойчивости; · Настройка и автоматизация DQ проверок для повышения качества данных; · Глубокий опыт в анализе данных и решении бизнес-задач на основе данных; · Контроль и поддержка данных; · Быстрая обучаемость и адаптация к новым инструментам и технологиям; · Опыт работы в команде.

6+ опыт работы в банковской, retail и строительной областях. Роли: CPO, Team Lead, Analyst, Product Owner, Product analyst в IТ-командах продуктовой разработки и продуктовой аналитики (30+ человек). Опыт руководства проектами с бюджетами от 30 млн до 10 млрд руб., средний бюджет на продукт 300 млн руб. в год. Ответственность за KPIs управления проектами: прибыльность, рентабельность проекта, бюджет, сроки разработки и сокращение времени вывода продукта на рынок, удовлетворенность бизнеса/заказчика/пользователей, улучшение загрузки ресурсов во время реализации проекта. Опыт управления полным циклом производства и запуска сложных цифровых продуктов с нуля: бизнес-анализ, тестирование гипотез, проектирование, разработка и вывод продукта на рынок. Способность делать продукт, который приносит пользу клиентам и выручку бизнесу. Продуктовая экспертиза: построение и проектирование (ТЗ, архитектура, процессы) с нуля внутренней технической инфраструктуры (CRM, PIM системы), сайты, финансовые сервисы, инфраструктурные сервисы, кросс-платформенные продукты, маркетинговые платформы, мобильные приложения, внутренние кредитные и процессинговые IТ-системы, BIM, СОД, аналитические data-driven системы. Опыт работы с B2B клиентами в индустриях: IT, FMCG, Pharma, Beauty, E-commerce, Retail, банки, телеком, медиа/интернет-сервисы, рекламные агентства. Портфолио клиентов: Сбербанк, Яндекс, Тинькофф, P&G, Х5, Lenta, Ozon, AliExpress, Unilever, Danone, Pepsi Co. Управление проектами: PMBOK, PRINCE, Waterfall, Agile/CPM, Scrum, Kanban, Jira, Confluence, MindMaps, Miro, Trello. Big data технологии: Hive, Presto, AWS Athena, Google BigQuery. Нотации: BPMN, UML, ArchiMate. Языки: Python, SQL Kafka S3 Hadoop МS: Excel (VBA), Power BI, Project, PowerPoint, Visio, Visual Studio. Хранение, обработка данных и ETL: Clickhouse, Postgres, Oracle, MySQL, T-SQL, MS-SQL tools, Greenplum, Apache Airflow, Python, REST API, XML, Websocket, SOAP, JSON Разработка бизнес-кейсов: ROCE, ROI, IRR Английский C1

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.

Камиль — опытный Data Analyst, специализирующийся на работе с данными. Обладает навыками работы с Apache AirFlow, Atlassian, AWS, BigQuery, BPMN, Confluence, DWH, ETL, Figma, Jira, Miro, Pandas, PostgreSQL, Postman, Psycopg2, Python, Redshift, Requests, REST API, SQL, UML. Имеет опыт работы в проектах РОСАТОМ и Цифрал-Сервис, где выполнял задачи по анализу данных, их обработке и визуализации, разработке технической документации, автоматизации процессов и созданию витрин данных. Также участвовал в редизайне дата пайплайнов, оптимизации представлений и проектировании триггеров для сбора данных событийной аналитики. Камиль обладает коммуникативными навыками, проактивностью, системным мышлением, стремлением к развитию, самоорганизованностью и способностью к самообучению.

Аналитический склад ума, внимательна к деталям, ответственна, люблю учится и совершенствовать свои навыки, общительна, жизнерадостна, всегда открыта новому. Люблю и хочу продолжать развиваться в сфере анализа данных. Сейчас прохожу курс "Визуализация данных в BI-инструментах

Иван — опытный Data-инженер с навыками работы в области анализа и обработки данных. Он обладает глубоким пониманием SQL, Python, Pandas, Apache AirFlow, BigQuery, Clickhouse, Looker Studio, Data Lens и других инструментов. Иван имеет опыт разработки и оптимизации ETL-пайплайнов, создания и настройки интерактивных дэшбордов в BI-системах, проектирования баз данных и проведения разведочного анализа данных для решения ad-hoc задач. На последнем месте работы он занимался разработкой и оптимизацией ETL-пайлайнов и Cloud-функций, созданием и оптимизацией комплексных SQL-запросов, проектированием новых и доработкой существующих баз данных, разработкой и настройкой интерактивных дэшбордов. Также он проводил разведочный анализ данных для выявления проблем и улучшения бизнес-процессов.

Алексей — опытный Data инженер с более чем шестилетним опытом работы в проектах RnD, E-commerce & Retail и EdTech. В портфолио Алексея есть несколько успешных проектов: Customer360, разработка программного обеспечения для бухгалтерского учёта для одного из крупнейших розничных продавцов товаров для дома, Apache Superset по визуализации данных для целей BI, внутренний проект, направленный на решение проблем повторного развёртывания групп DAG Airflow на учётных записях Kohls и IAS, IAS Python Upgrade, настройка и поддержка кластера Hadoop/Spark, разработка приложений на Hadoop/Spark для научных целей. Алексей участвовал в разработке и поддержке групп DAG Airflow для преобразования данных, включая сшивание данных; разработал и спроектировал Metadag Airflow DAG, которая автоматизирует и повышает уровень понимания процессов в команде C360; выполнил общую миграцию из локальных в облачные сервисы; получил большой опыт в разработке приложений Flask, выполнении миграций БД с использованием SQLAlchemy и Alembic; разработал внутреннюю систему контроля доступа для приложения Superset; разработал пакет Python3 airflow-redeploy, который упрощает процесс повторного развёртывания групп DAG через официальный REST API и плагин REST API.

Высококвалифицированный ML инженер / Data Scientist с большим опытом разработки и внедрения моделей машинного обучения, стремящийся использовать знания в области управления конвейерами передачи данных, тонкой настройки моделей и инноваций в области искусственного интеллекта для создания передовой организации.

Артём — опытный Data-инженер, специализирующийся на разработке платформ данных и интеграции различных источников информации. Обладает навыками работы с такими инструментами, как PostgreSQL, Clickhouse, Kafka, Elasticsearch, Airflow, Spring, а также имеет опыт использования технологий Apache Ignite, Hadoop, Hive, Spark, PySpark. Артём участвовал в нескольких проектах, где проявил себя как специалист по разработке сложных архитектур данных. В одном из проектов он разработал платформу данных с нуля, организовал процесс миграции из различных источников и оптимизировал существующие таблицы Clickhouse. В другом проекте Артём разработал продукт для расчёта активов с весом риска для отдела рисков. Он также реализовал конвейеры данных, создал платформу для модульного тестирования и разработал индивидуальную интеграцию с различными внутренними API.