Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Общий стаж: 17 лет и 8 месяцев 4+ года в качестве руководителя продукта, 6+ лет в качестве системного аналитика в eCom, 8+ лет в качестве системного аналитика в supply chain Архитектура систем и микросервисов, управление проектом, планирование запуска продукта с нуля, Agile методологии, аналитика и отчётность по продукту и процессам, создание интерфейсов в Figma, работа с API через Swagger Ключевые достижения: стояла у основ при переходе на микросервисную архитектуру в процессе развития продуктов по заказам и платежам (е-комм), в т.ч. карточки товаров ассортиментов, личные кабинеты клиентов, модуль по корзинам клиентам и оплата заказов (эквайринга). Выстраивали с 0 архитектуру, БД, взаимодействие с бэком, с фронтом, занималась согласованием решений, подбором команды разработчиков. - гордится тем, что удалось перейти на Agile. Расписывала, согласно методологиям, процессы получениz задач, бэклога, а также статусные модели для Jira. - создавала медиаконтент с 0. Принимала участи в изменении объектной модель и фронтовой части.

Разработчик баз данных / Дата Инженер с опытом работы более 5 лет. Я преданный своему делу инженер, предлагающий эффективные решения, которые превосходят ожидания клиентов. Сильный коммуникатор и сотрудник, способный понять требования бизнеса и разработать стратегию успеха. Независимо от того, работаю ли я самостоятельно или в составе команды, я всегда стремлюсь к достижению результатов, которые превосходят ожидания и способствуют успеху в бизнесе. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Message Brokers (Kafka), Apache Spark (PySpark, Core, SQL), Databricks, Snowflake, ETL/ELT (Apache Airflow). Машинное обучение и Data Science Python (Pandas, NumPy). Облачные сервисы Azure (DevOps, Delta Lake, Blob Storage, Data Lake Storage, Data Factory, Azure SQL, Functions, Key Vault, Managed Identity, Applications Insights, Dynamics 365, Cosmos DB, etc.). Базы данных Реляционные базы данных (MS SQL Server, MS Dataverse), Базы данных NoSQL (Redis). DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes, Bash scripting. Системы контроля версий Git (Github, Azure DevOps). Домены Аналитика, Здравоохранение, Финансы

Дата-аналитик с опытом работы более 4 лет. Высококвалифицированный и компетентный профессионал с глубоким пониманием различных технологий и их применения. Моя экспертиза позволяет мне быстро и эффективно создавать инновационные решения, используя инструменты и технологии из моего арсенала. Языки программирования Python. BI Power BI, DAX, Tableau, LOD, Data (Looker) Studio. Инженерия данных Apache Spark, PySpark, Apache Airflow, Apache NiFi. Data science Scikit-learn, Pandas, Dask, NumPy, Matplotlib, Plotly, Seaborn. Cloud GCP(BigQuery, BigTable, Cloud Storage, Cloud Functions, Dataflow, Datastore, Vertex AI и т.д.), AWS(EC2, RDS, Lambda, Kinesis, S3, Databricks, Athena, QuickSight, EKS, Redshift, DynamoDB и т.д.). Базы данных Greenplum, PostgreSQL, MySQL, Redis, MongoDB. DevOps Docker, Docker Compose. Брокеры сообщений Kafka. Системы контроля версий Git, GitHub, GitLab.

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.

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.

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%.

Тимлид / дата-инженер с опытом работы более 5 лет. У меня большой опыт разработки и внедрения надежных и масштабируемых систем. Я хорошо разбираюсь в различных технологиях. Считаю успешную работу каждого члена команды результатом успешной работы всей команды. Программирование – это мое хобби, которое стало частью моей жизни. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Hadoop (HDFS, MapReduce, YARN, Hive), Apache Spark (PySpark, Core, SQL, Streaming, Structure Streaming и т.д.), ETL/ELT (Apache Airflow), Databricks, Брокеры сообщений (Kafka). Cloud AWS (Redshift, S3, EKS, RDS, MWAA, Secret Manager, EC2, SQS, SNS, Glue, Cloudwatch, Lambda, Cognito и т.д.), Azure (Data Factory, DevOps, Virtual Machines, App Service, Storage Account, Key Vault, Container Registry, Azure SQL и т. д.). Базы данных Реляционные базы данных (Greenplum, PostgreSQL, MS SQL), Базы данных NoSQL (Redis, MongoDB). Машинное обучение и Data Science Python (Pandas, NumPy), MLflow. Моделирование данных Многомерное моделирование (Star Schema, Snowflake Schema), Моделирование сущностей и отношений (ER), Нормализация / Денормализация. DevOps Docker (Docker Compose), Bash, Kubernetes, Terraform, Jenkins, CI/CD. Системы контроля версий Git (GitHub), Azure DevOps.

Опытный инженер-программист с более чем 6-летним стажем работы, специализирующийся в области инженерии Big Data. Руководил проектированием и разработкой инфраструктуры данных в различных областях. Превосходные навыки проектирования высоконагруженных систем, изучения новых технических инструментов, оптимизации затрат и производительности. Домены Аналитика, Ритейл, Здравоохранение Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Hadoop (HDFS, MapReduce, YARN, Hive), Apache Spark (PySpark, Core, SQL, Streaming, Structure Streaming и т.д.), ETL/ELT (Apache Airflow), Databricks, Snowflake, Брокеры сообщений (RabbitMQ, Kafka). Cloud AWS (EC2, Lambda, S3, RDS, Kinesis, Athena, CloudWatch, SNS, SQS, EKS, ECS и т.д.). Базы данных Реляционные базы данных (Greenplum, PostgreSQL), Базы данных NoSQL (Cassandra, DynamoDB). Машинное обучение и Data Science Python (Pandas, NumPy). Моделирование данных Многомерное моделирование (Star Schema, Snowflake Schema), Моделирование сущностей и отношений (ER), Нормализация / Денормализация. DevOps Docker (Docker Compose), CI/CD, Kubernetes, Bash, Terraform, Jenkins. Backend Flask, Connexion, SQLAlchemy, OpenAPI. Системы контроля версий Git (GitHub, Bitbucket).

Языки программирования Python, C, C++, Java, JS, Julia, SQL, C#, Prolog Фреймворки, библиотеки TensorFlow 1/2, PyTorch, Pandas, Numpy, Sklearn, Spacy, Matplotlib/Seaborn, MATLAB, NLTK, RASA, OpenCV, CUDA, boto3, данные ГИС ML-экспертиза Обработка естественного языка: - NER, QA, Chatbots, Intents Matching, Text Classification, Sentiment Analysis, Emotion Detection, Text Abstraction, Text Generation, Clustering, Language Translation - Трансформаторы, BERT, RoBERTa, all-mpnet-base-v2, GPT-3, HDBSCAN, UMAP, RNNs, LSTMs, GRUs, LDA, Gaussians, LSH, K-means Компьютерное зрение - Классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация изображений, распознавание таблиц, распознавание структуры таблиц, OCR, распознавание лиц, 3D реконструкция лиц, создание подписей к изображениям - Визуальные трансформаторы, DETR, TableFormer, ConvNets, YOLO3/4, YOLOX, Mask R-CNNs, Fast R-CNNs, Faster R-CNNs, ResNets, VGG, GANs Классические и другие ОД: - Анализ временных рядов, скоринговые модели, регрессии, предикторы, линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, деревья решений, градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost), ансамбли, байесовцы, уменьшение размерности, PCA, PCE, t-SNE Контролируемое, полу контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением Базы данных Postgres, DynamoDB, NEO4J, JanusGraph, SQLAlchemy Облачные сервисы AWS (SQS, SNS, SageMaker, Lambdas, EC2, S3, Textract, VPC, CloudTrail и т.д.), GСloud Разработка программного обеспечения Git, Docker, Podman, Linux, Bash, Ansible, Sentry, GitLab CI/CD, Conda, Jupyter, VS Code, Pycharm Другие инструменты/навыки Отлично

- Senior Data Engineer с более чем 7-летним опытом работы, включая опыт создания платформ и конвейеров данных - Имеет знание и опыт моделирования DWH - Имеет практический опыт работы с коммерческими инструментами ETL - Обладает сильным опытом работы с данными - Имеет навыки работы с облачными сервисами AWS/MS Azure. - Активный, ответственный и открытый человек, готовый учиться и делиться приобретенными знаниями с коллегами, способный работать как самостоятельно, так и в команде.

Екатерина — опытный системный аналитик с навыками работы в различных отраслях, таких как e-commerce & retail и GameDev. Она обладает глубокими знаниями и опытом работы с различными технологиями и инструментами, такими как 1C, API, AWS, Azure, BI инструменты, bot, database, EC2, Google, HTML, Jira, Magento, Microsoft, MSSQL, MySQL, PostgreSQL, Power BI, Python, Qlik, SQL, SSRS, telegram bot и другие. Екатерина работала над несколькими проектами, где она выполняла роли БА/СА и тимлида. Её опыт включает разработку DWH на базе MySQL, тестирование и проверку целостности данных, подготовку документации для описания приложений и источников данных, а также разработку визуализаций отчётов в Qlik Sense. Она также участвовала в проектах по внедрению BI-инструментов, разработке и настройке интеграции данных, подготовке документации и планировании проектов.