Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Найдите проверенных специалистов для решения ваших задач
В нашей базе более 18700 проверенных специалистов от 479 IT‑компаний
banner
Найден 21 специалист в публичном доступе
Новые специалисты
Ключевые навыки
Частичное совпадение Полное совпадение
Цена, ₽/час
Цена включает НДС
Дата бронирования
Подкатегории
Страна
Город
Опыт работы
Формат работы
Тип занятости
Отрасли работы
Готов работать на зарубежных проектах
Владение языком
Пол
Возраст
Найден 21 специалист в публичном доступе
Docker Compose
E-commerce & Retail • Government & Public Sector • Realty & Constructoring
ЯС
Яна С.
Владимир
Системный аналитик
Middle
3 082,74 Р/час
PHP
Lumen
1С-Битрикс
Orchid
Docker
Docker Compose
Swagger
Kafka
Elasticsearch
PostgreSQL
+30

• Сбор требований к программному продукту, используя методы интервьюирования заказчиков и взаимодействия с командами разработки • Описание бизнес-процессов "Как есть" и "Как будет" в проектах внедрения информационных систем • Опыт моделирования бизнес-процессов в нотациях BPMN, UML (draw.io, Camunda, Miro) • Use case, User Story • Написание документации (БФТ, аналитические записки, ТЗ на доработку информационных систем, пользовательской документации в Confluence) • Постановки задач разработчикам (таск-трекеры: Jira) • Опыт прототипирования пользовательского интерфейса • Углубленные знания UX/UI которые включают в себя: - Знание и опыт работы с инструментами (photoshop, illustrator, sketch, figma) - Знание принципов (доступность и инклюзивность, простота и ясность, согласованность и тд.) - Умение проводить исследования - Понимание взаимодействия пользователей с интерфейсом • Опыт проектирования и доработки БД (моделирование в виде ER-диаграмм) • Знания SQL: - Базовые и вложенные запросы - Умение фильтрации и сортировки данных - Использование JOINS для объединения данных из различных таблиц - Агрегатные функции - Знание создания и использования индексов для оптимизации производительности запросов - Работа с временными таблицами • Опыт работы в команде (по методологиям Agile) • Опыт в управлении проектами, включая планирование, координацию ресурсов и управление временными рамками • Разрешение разногласий для создания единой модели процесса • Знание методик тестирования ПО, написание тест-кейсов • Проведения демонстраций конечным пользователям и обучение • Опыт обучения сотрудников • Навыки делового письма, грамотность • Большой опыт в роли Backend-разработчика

Подробнее
FinTech & Banking • Logistics & Transport • Manufacturing • Travel, Hospitality & Restaurant business
ВР
Владимир Р.
Москва
Системный аналитик
Senior
3 246,75 Р/час
.NET
Jira
UML
BPMN
Confluence
SQL
Postman
PostgreSQL
JSON
Swagger
+109

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!

Подробнее
E-commerce & Retail • EdTech • FinTech & Banking • IoT • Logistics & Transport • Media • Social Networking • Urban technology
АД
Анастасия Д.
Мадрид
Системный аналитик
Senior
3 636,36 Р/час
BPMN
CentOS
Docker Compose
Epoxy
Frontend
Java
JavaScript
Kafka
MongoDB
MS SQL Server
+62

Анастасия — системный аналитик уровня senior. Специализируется на анализе бизнес-требований, проектировании и внедрении систем, что позволяет улучшать процессы и повышать эффективность работы компаний, в которых работает. Ее ключевые компетенции включают: - Глубокое понимание жизненного цикла разработки программного обеспечения и методологий Agile. - Опыт работы с различными инструментами и технологиями, включая BPMN, Docker Compose, Kafka, MongoDB, MSSQL Server, Node.js, Oracle Database, React Native и другими технологиями. - Способность эффективно взаимодействовать с заинтересованными сторонами для сбора и документирования требований. Имеет опыт работы в таких отраслях, как e-commerce & retail, fintech & banking, logistics & transport, media, edtech, social networking, urban technology, iot. Обладает продвинутым владением английским языком и средне-продвинутым испанским.

Подробнее
FinTech & Banking • Logistics & Transport • Media
СБ
Сергей Б.
Минск
Data инженер
Senior
3 896,1 Р/час
Apache AirFlow
Apache Hadoop
Apache Kafka
Apache Spark
Bash scripting
Clickhouse
Cloud Functions
Data
DataLens
Docker
+40

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.

Подробнее
E-commerce & Retail • Logistics & Transport
АЛ
Алексей Л.
Минск
Data инженер
Senior
3 896,1 Р/час
Apache AirFlow
Apache Hadoop
apache hive
Apache Spark
Clickhouse
cloud
Cloud Functions
Data
DataLens
HDFS
+35

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.

Подробнее
Manufacturing
НД
Никита Д.
Москва
Бизнес аналитик
Middle+
3 981,88 Р/час
ABAP
Docker
Docker Compose
pm
PowerShell
REST
RPA
SAP ERP
SQL
автоматизация
+37

Работал в качестве консультанта по учëтной системе, а именно SAP. Занимался поддержкой и развитием системы. key- юзеры - либо отдел развития, в случае необходимости или в качестве nice to have, направлял в нашу команду требования на доработку/разработку/настройку в виде документа "Постановка задачи". В случае сложностей с его формированием, я, а том числе, принимал активное участие в этом процессе. В смысле необходимости определений/методологий и т. д. Есть чаянья пользователей - нужно сформировать задачу и решать еë. Проводится интервью пользователя в плане просто по-человечески поговорить, задать уточняющие вопросы, законспектировать. Далее я уже формирую спецификацию на доработку/разработку собственно разработчику. Какие поля из каких таблиц взять, т. е. как написать select по сути техническим языком. Далее данная задача добавляется в пул предстоящих задач на trello. Консилиумы бывали в случае, если задача сверхнетривиальна. В основном решалось силами конкретного консультанта с привлечением разработчика по необходимости. Описание бизнес-процессов, зачастую отсутствовало, в силу того что сначала не было ресурсов на аудит и документирование, а как санкции начались, уже по сути не для кого стало это делать. По проектам - делал сам, с нуля. Так же занимался активно в последнее время RPA (роботизация). REST API - не вопрос. Анализировал, читал, понимал, описывал на проекте. JSON, XML и т. д. По поводу логистики: я больше силëн в ТОРО. Так исторически сложилось. Крупными доработками/разработками по самой логистике, занимались коллеги Я работал изначально в бизнесе MI Насколько вижу, требуется на сколько бизнес-аналитик, сколько во всё стороны понимающий. С примесью системного. Это частая практика, ок. Я как раз больший уклон имею в техническую часть. В целом опыт смежный, ибо консультант безусловно является аналитиком. Как раз на стыке бизнеса и техники.

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • Media
КР
Константин Р.
Минск
Data инженер
Middle
3 981,88 Р/час
Hadoop
Hive
Numpy
Openmetadata
Pandas
PySpark
Python
Clickhouse
DynamoDB
MongoDB
+62

Middle Data Engineer Навыки ● Python ● Моделирование DWH ● Разработка ETL/ELT-конвейеров ● Опыт визуализации данных ● Опыт работы AWS, Azure и GCP ● Экспертиза в Spark ● Экспертное знание SQL Проекты ● Платформа розничных продаж ● Платформа аналитики распределения ● Платформа анализа продаж ● Платформа аналитики розничной торговли Образование Степень бакалавра в области компьютерных наук Языковые навыки Английский – B2 Опыт работы в сфере Data Engineering более 4-х лет. Языки программирования: Python Технологии: PySpark, Pandas, NumPy, Hadoop, Hive, Openmetadata, Excel Базы данных: PostgreSQL, MySQL, MSSQL, Oracle, Redis, DynamoDB, MongoDB, Clickhouse BI Инструменты: Looker Studio, QuickSight, Apache SuperSet. ETL Инструменты: Apache Airflow, Apache NiFi Брокеры сообщений: Kafka, RabbitMQ Облачные провайдеры: AWS (IAM, S3, RDS, Athena, EC2, ECS, EKS, SQS, Lambda, Redshift, Snowflake, Glue, CloudWatch, etc.), GCP (Cloud Computing, Cloud Monitoring, Dataproc, CloudStorage, BigQuery, Pub/Sub, Cloud SQL, Cloud Firestore, Cloud Functions, Cloud Spanner, Cloud Run, IAM, Looker Studio), Yandex Cloud (Data Proc, Managed Service for ClickHouse, Object Storage, Cloud Functions, Compute Cloud. DevOps: Docker, Docker-compose, Bash scripting, Kubernetes, CI\CD. Системы контроля версий: Git, GitLab, Bitbucket, GitHub

Подробнее
AI & Robotics • FinTech & Banking • Travel, Hospitality & Restaurant business
МК
Матвей К.
Минск
Data инженер
Senior
4 155,84 Р/час
Apache AirFlow
Apache Hadoop
apache hive
Apache Spark
Bash scripting
Bitbucket
boot
Clickhouse
cloud
Cloud Functions
+43

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.

Подробнее
EdTech • Hardware
СП
Сергей П.
Санкт-Петербург
Data инженер
Lead
4 367,22 Р/час
Agile
Apache
Apache Hadoop
Apache Spark
Apache Superset
arch
arrow
Bash
C/C++
CentOS
+64

• 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.

Подробнее
AI & Robotics • Manufacturing
ДК
Даниил К.
Минск
Data Scientist
Middle+
4 415,58 Р/час
Apache Spark
API
AWS
Azure
Bash scripting
BLoC
CloudWatch
Data Factory
DevOps
Docker
+65

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

Подробнее
E-commerce & Retail • Travel, Hospitality & Restaurant business
МГ
Максим Г.
Минск
Data Scientist
Middle+
4 415,58 Р/час
AllenNLP
Apache AirFlow
Apache Spark
AWS
Azure
BLoC
CloudWatch
Data Factory
Databricks
Docker
+56

Специалист по анализу данных / Инженер по машинному обучению с опытом работы более 3-х лет. Специалист по анализу данных, специализирующийся на дата-центрированных проектах. Умение выявлять бизнес-проблемы и решать их с использованием различных подходов обработки и анализа данных, подтвержденное на практике. Умение работать со полным жизненным циклом проектов машинного обучения: от сбора данных до развертывания обученных решений. Области специализации: обработка естественного языка, модели прогнозирования и компьютерное зрение. Языки программирования Python. Технологии программирования GeoPy. Наука о данных Pandas, Matplotlib, Numpy, Seaborn, Plotly, PowerBI. Машинное обучение Scikit-learn, Hyperopt, kmodes, UMAP, Prophet, Boruta, LightGBM, XGBoost. Глубокое обучение PyTorch, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение Tesseract OCR. Обработка естественного языка Hugging Face, AllenNLP, Gensim, NLTK. MLOps MLFlow, Neptune. Инженерия данных pache Airflow, Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Lambda, SageMaker, S3, EC2, ECR, EKS, CloudWatch и т. д.), Azure(VMs, ML, Databricks, Blob Storage, DataFactory). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Redis. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes(k8s). Системы контроля версий Git, Github. Достижения Помощник по юридическим документам Разработал систему для предложения пользователям структуры документов и автодополнения текстовых предложений в типовых юридических контрактах, использующую модели на архитектуре transformer. Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга моделей и метрик на этапе экспериментирования, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а также ускорило развертывание моделей машинного обучения. Настройка обработки данных Разработал конвейеры ETL с Azure Databricks и Apache Spark для эффективной интеграции данных из разных источников в центральное хранилище для дальнейшего использования в аналитической платформе.

Подробнее
AgroTech • E-commerce & Retail • Logistics & Transport
АП
Антон П.
Минск
Data аналитик
Senior
4 415,58 Р/час
glue
AWS
Redshift
Numpy
adyen
Git
Power BI
Pandas
Bitbucket
MongoDB
+38

Аналитик данных с опытом работы более 5 лет. Люблю аналитическую работу, умею эффективно интерпретировать, анализировать и прогнозировать данные с помощью современных инструментов. 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, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow. Облачные технологии AWS(Redshift, EC2, Lambda, Glue, S3, RDS, DynamoDB, EMR, Athena, etc.). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Greenplum, MongoDB, Redis. Машинное обучение и Data Science Pandas, NumPy, Scikit-learn. BI и визуализация данных Power BI, Seaborn, Matplotlib. Моделирование данных Размерное моделирование (схема «звезда», схема «снежинка»), моделирование сущностей-связей, нормализация / денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Bitbucket, GitHub. Достижения Улучшение предсказания спроса Разработал модель прогнозирования спроса на автомобили в разных районах города, что позволило оптимизировать распределение автомобилей и снизить время ожидания клиентов на 15%. Успешное проведение A/B тестирования Разработал и провел серию А/Б тестов, что позволило оптимизировать пользовательский интерфейс и улучшить конверсию на 7%, принеся дополнительный доход в размере $30,000 в месяц. Анализ эффективности каналов продвижения Провел анализ данных о рекламных каналах и их влиянии на продажи, что позволило оптимизировать бюджет маркетинга и увеличить эффективность кампаний на 15%.

Подробнее
    Показывать по
    18