Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Даниил — опытный технический писатель с навыками программирования. Он обладает глубокими знаниями в области разработки ПО, включая Python, Git, Jira и Confluence. Даниил имеет опыт работы на проектах в EdTech, GameDev, VR/AR и RnD. В качестве ассистирующего преподавателя в Университете Иннополис он занимался подачей заявок на гранты, написанием отчётов для фонда и проведением лекций по бизнес-процессам в интерактивных медиа. В компании Saber Interactive Даниил работал над созданием документов для команд разработки и менеджмента. На проекте John Carpenter's Toxic Commando он управлял исследовательскими командами, разрабатывающими новый инновационный функционал. На проекте Unigine Даниил создал половину обучающих видеороликов How-To для сообщества новичков и написал обучающий раздел для разработчиков на 3D движке. Также он документировал множество классов для API движка и разработал новый раздел о формате файлов ULON Base Material. До работы в Unigine, в качестве инженера-исследователя ИИ в Interactive Visualization Lab, ITMO University, Даниил занимался разработкой нового метода интеллектуального планирования маршрутов для реалистичного движения пешеходов.

Специалист с опытом в программировании и аналитике, как бизнесовой, так и системной. Уверенно владеет SQL, что позволяет без труда писать запросы средней сложности, так же знание Python, Java, C# и ещё несколько базовых языков на среднем уровне. Активно использовал нотации, такие как BPMN и UML и т.п. Умение проектировать логические и физические модели данных для различных типов баз данных. В предыдущих проектах активно работал над улучшением коммуникации между различными командами, обеспечивая эффективность работ. Моя задача заключалась в создании прозрачной системы обмена информацией и координации усилий для достижения общих целей. Планирует развиваться в сторону архитектуры!

SQL JSON REST SOAP Postgres Git UML BPMN XML Power BI Сбор и анализ требований C/C++ Python ORACLE R Informatica PowerCenter ETL Airflow Java Tableau REST API REST DWH Spark Hadoop

Дмитрий — бизнес-аналитик с опытом работы в проектах для компаний из сферы e-commerce & retail. Дмитрий обладает навыками работы с инструментами аналитики, проектирования и разработки, а также управления проектами и командами. Он умеет извлекать и собирать требования, взаимодействовать с заказчиками, простраивать и организовывать процесс бизнес-анализа, создавать пользовательские истории и решения, разрабатывать BPMN/UML нотации. На фрилансе Дмитрий руководил группой из 4 специалистов и разрабатывал веб-приложение для клиентов из США. В компании StoneLabs он руководил командой из 2 бизнес-аналитиков и вёл проект как руководитель. В компаниях Elinext и Velvetech Дмитрий также занимался бизнес-анализом и разработкой UX/UI решений.

• Опыт разработки бизнес/системных требований, ДБТ, ТЗ, ФТ, НТ, диаграмм (BPMN, UML), сценариев, спецификаций, технической и пользовательской документации, в том числе по ГОСТ. • Опыт использования средств коллективной разработки, документирования, тестирования, администрирования. • Опыт в проведении приёмо-сдаточных испытаний, введения в опытную и промышленную эксплуатацию телекоммуникационного оборудования, банковского ПО, включая работы как технического характера, так и организационно-административного взаимодействия. Личные качества: Аналитический склад ума, способность к творческому подходу решения задач, стрессоустойчивость, хорошая обучаемость.

Юрий — бизнес-аналитик с опытом работы более трёх лет. Он обладает навыками работы с различными инструментами и технологиями, включая AutoCAD, BPMN, C/C++, Delphi, Jira, Keras, Linux, Matplotlib, Microsoft, MySQL, Numpy, office, Oracle, Pandas, PostgreSQL, Python, SciPy, SQL, Tensorflow, UML, 1С:Предприятие, C++17, CatBoost. Юрий участвовал в проекте «Жилищный контроль», где занимался сбором, формализацией и анализом требований стейкхолдеров, моделированием бизнес-процессов в нотации BPMN 2.0, разработкой и согласованием ТЗ по автоматизации описываемых бизнес-процессов, тестированием работы готовых систем, ведением переписки с заказчиком, составлением технической документации, нормализацией, написанием триггеров, общением с руководством и отрисовкой диаграмм UML. В рамках проекта он систематизировал и формализовал процесс начальной оценки состояния объектов заказчика, что позволило существенно сократить трудозатраты и риски. Также Юрий внедрил SCADA систему автоматизированного контроля технологических процессов и учёта потребления различных энергоресурсов, а также ELMA 365 для оптимизации работы по эксплуатации объектов заказчика.

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре.

• 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.

Кандидат физико-математических наук - Институт прикладной физики Российской академии наук Диссертация: "Методы повышения частоты и мощности нерелятивистских медленноволновых устройств" (2013 год)