Каталог ИТ-специалистов Аналитика

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»

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.

● 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

Степан — опытный системный аналитик с навыками работы в отрасли e-commerce. Он обладает глубоким пониманием бизнес-процессов и технических аспектов разработки. Степан участвовал в трёх проектах, где он выполнял широкий спектр задач, таких как составление технических заданий, анализ документации, проектирование API, разработка UML-диаграмм, тестирование и написание документации. Он работал в команде с разработчиками, дизайнерами, тестировщиками и другими специалистами. Степан имеет опыт использования различных технологий, таких как GitLab, MongoDB, Kubernetes dashboard, OpenSearch, Apache Kafka, GraphQL, REST API, SOAP, Jira, Figma, Confluence, Apollo Router и другие.

ОСНОВНЫЕ НАВЫКИ: Разработка технических заданий Аналитическое мышление Работа с базами данных Системный анализ, обработка, расчет Постановка задач разработчикам Анализ данных Работа в команде

Кирилл — опытный системный аналитик с навыками работы в микросервисной архитектуре. Он обладает глубоким пониманием API, BPMN 2.0, PostgreSQL, Kafka и других технологий. Кирилл имеет опыт работы над проектами по разработке государственных автоматизированных систем и автоматизации государственных услуг. В его обязанности входило проектирование REST API и интеграция сервисов, работа с JSON и XML/XSD схемами, составление Use/Test Cases и написание User Story, а также тестирование API. Он также участвовал в планировании спринтов, проектировании пользовательских интерфейсов и работе с БП. Кирилл разрабатывал типовые сервисы парсинга и преобразования данных на Java, работал с GitLab и оценивал трудоёмкость задач.

● 7 лет опыта работы в системном и бизнес-анализе ● Участие в отраслевых проектах: FinTech, E-commerce ● Опыт разработки технических заданий, проектной документации, руководств пользователей, программ и методик испытаний, а также опыт аналитического сопровождения разработки ПО ● Проектирование структур БД ● Прототипирование экранных интерфейсов в специализированном ПО (Balsamiq MockUP) ● Проектирование и тестирование REST API (Swagger), GraphQL

Достижения: - 16+ опыт работы в сфере управления аналитическим функционалом и процессами планирования и формирования корпоративной отчетности в ритейле. - Более 5 самостоятельных завершенных проектов по разработке и внедрению системы аналитической и управленческой отчетности с "нуля" (на базе технологии OLAP, с построением корпоративного хранилища данных). - Отличное знание бизнес-процессов торговой компании. - Опыт проектного и регулярного управления (постановка задач, мотивация, контроль и подведение итогов, соблюдение сроков и бюджетов). - Опыт реализации проектов по построению систем BI (Power BI), управленческого учета и отчетности с "нуля". - Опыт руководства функцией стратегического, бюджетного и бизнес-планирования компании (товарно-финансовое). - Опыт руководства подразделением корпоративной бизнес-аналитики. - Опыт построения прогнозных моделей. - Опыт работы с большими объемами данных. - Опыт ценообразования и управления ассортиментом. - Опыт разработки регламентов (методик, процедур, бизнес-процессов (ERWin, ARIS, Visio) и т.п.)

Технический скилл: Хорошо ориентируется в процессе discovery-delivery, понимает и имеет опыт работы в методологии SCRUM и OKR. Имеет большой опыт в разработке REST API методов и в анализе больших объёмов данных различных форматов (xml, json, CSV). Опыт в проработке требований через все слои системы (микросервисная архитектура). От записи данных в БД до конечных пользователей WEBа. Опыт работы с БД - самостоятельно может выбрать необходимые для работы данные. Есть опыт работы с кибаной, postman и с системой продуктовой аналитики amplitude. Опыт в юридической сфере (Образование + сейчас разрабатывает ПО для юристов) Софтовый скилл: Общается открыто и спокойно. Структурно излагает мысли. Имеет опыт взаимодействия с конечными пользователями и с ЛПР. А так же проведения интервью для выяснения потребностей пользователей.

• PostgreSQL • ClickHouse • Apache AirFlow • Apache NIFI • Power BI • DAX • Yandex Datalens • Python (Pandas, Numpy) • Основы DWH/ETL • GreenPlum

Александр — опытный специалист в области Data Analytics с шестилетним опытом работы на проектах. Он обладает глубокими знаниями и навыками в использовании различных инструментов и технологий, таких как Python, PySpark, Hadoop, S3 Minio, Apache AirFlow, Oracle, Clickhouse, GreenPlum, Power BI, Superset, MySQL и PostgreSQL. Александр работал на нескольких проектах в отраслях FinTech & Banking, Telecom и E-commerce & Retail. На каждом из проектов он выполнял ключевые задачи, связанные с анализом данных, разработкой процессов ETL, оптимизацией хранения данных и повышением производительности. Также он имеет опыт руководства командами аналитиков и разработки стратегий, основанных на анализе данных.