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 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;

Дополнительные активности и наработки Проектирование с использованием uml в plantuml, enterprise architect, BPMN Практические навыки работы с SQL и Python (Anaconda, Django), cоздание SQL запросов Знание requests, BeatifoulSoup Pandas, SMTPlib, email.mime, regular expressions; Опыт разработки аналитических и финансовых моделей; Backend-разработка на python Опыт работы с dev tools и swagger: консоль разработчика, insomnia, postman Опыт работы с SQL СУБД PostgreSql, Oracle, Mysql Опыт работы с hdfs СУБД APACHE Опыт работы Waterfall, Agile, Scrum Знание Kafka

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.

· Более 2,5 лет опыта в анализе данных; · Опыт работы с большими объемами данных и структурированными и неструктурированными данными; · Владение языками программирования для анализа данных, такими как Python и SQL; · Опыт работы с библиотеками Python для анализа данных и визуализации; · Знания в работе с реляционными БД; · Опыт написания SQL-запросов для извлечения и анализа данных; · Аналитические навыки; · Опыт взаимодействия с бизнес-пользователями для сбора требований и представления результатов анализа; · Автоматизация и оптимизация процессов; · Опыт работы в Agile/Scrum командах, использование инструментов для управления проектами, таких как Jira; · Опыт работы в команде. Важное дополнение по графику: в среднем комфортно начинать рабочий день +- с 6 мск, ориентировочно в 15 по мск заканчивать, после готова подключаться на совещания и быть на связи *Примеры работ Postsgresql, sql* https://github.com/vlasova-us/postgresql *Примеры Python* https://github.com/vlasova-us/Python_public *Примеры работ в Tableau* https://public.tableau.com/app/profile/yulia5622 * Примеры работ в Power BI* https://github.com/vlasova-us/Power-Bi *Примеры работ в dax* https://github.com/vlasova-us/Dax

Аналитик с широкими профессиональными знаниями в области современных IT технологий. И при этом с большим опытом в сфере бизнес-анализа и знаниями построения архитектуры предприятия. Легко нахожу язык с коллегами и партнерами любого уровня, имею глубокий и профессиональный опыт межличностных отношений. Могу настроить процессы в организации в соответствии с GDPR: ISO 27001 и ISO 27701. Опыт и навыки: - MECE-структурирование; - Реляционные базы данных, а также NoSQL БД (PostgreSQL, Hbase, MongoDB, ElasticSearch, на уровне: поднять любую из баз on-premise или cloud, администрирование, запросы); - Умение писать SQL запросы различной сложности, оконные функции, триггеры и т.д. - Знание концепций машинного обучения, опыт работы в области DS и ML (на уровне чтения текстов на Python, и понимания работы моделей, создания нейросетей, моделей) - Понимание принципов работы и создания ML моделей/нейросетей для кластеризации, прогнозирования, NLP, рекомендательных систем, моделирование поведения; - Опыт работы с GitHub и GitLab, CI/CD процессами (Могу поднять GitLab, настроить процессы с проверками в соответствии с методологией DevSecOps) - Опыт работы с микросервисными технологиями (Docker/Kubernetes); - Python для автоматизации и анализа (pandas, numpy, scipy, Keras, Tensorflow, чтение\написание кода, постановка задач); - Опыт работы с асинхронным взаимодействием/системами очередей (Kafka); - Опыт составления схем IDEF, BPMN, ARIS, UML; - Описание процессов любой сложности в нотации BPMN2.0; - Опыт автоматизации бизнес-процессов на основе Camunda server - Знание основ бухгалтерского учета и навыки чтения финансовой отчетности организации; - Большой опыт работы с продуктами 1С, в т.ч. конфигурирование и настройка систем; - Написание технической документации и ТЗ; - Опыт написания документации к ПО в полном соответствии с ГОСТ 19 и 34 - Excel & VBA, Google таблицы - Опыт работы Power BI, Tableau, MS Visio, Project Обеспечение комплайенса по GDPR: - ISO 27001 и ISO 27701 - Ор

Опыт работы: 11+ лет

рассматривает разработку только на Tableau

У специалиста большой опыт в аналитике данных и продуктовой аналитике. Есть опыт работы с А\Б тестированием, с BI инструментами, СlickHouse, MS SQL. Также у кандидата хорошие навыки работы с Python (numpy, pandas, scipy, sklearn, pyspark, plotly) - пишет скрипты, может написать чистый и читаемый код, а также уверенные знания SQL, которые он применял на проектах.

Python Data Analysis Big Data Machine Learning Linux Git Docker SQL Deep Learning NLP Машинное обучение DevOps Bash Английский язык ML Data Scientist OpenCV PyTorch FastAPI NLTK TensorRT XGBoost Flask pandas numpy matplotlib keras transformers uvicorn dvc