Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Сергей — опытный IT-специалист с 8-летним опытом работы в сфере разработки и аналитики. Он обладает широким спектром технических навыков, включая работу с Active Directory, Atlassian, Bitrix, Docker, Elastic, Figma, Git, GOlang, Grafana, HTML, Jira, JSON API, Kafka, Linux, Oracle Pl/SQL, PostgreSQL, Postman, Python, Redmine, Service desk, SQL, Swagger, Unix, VPN, Windows Server, Wireshark, XML, Zabbix и многими другими инструментами. Сергей работал над различными проектами в сферах FinTech & Banking, Telecom и Insurance. На каждом проекте он выполнял широкий спектр задач, включая согласование бизнес-требований, описание бизнес- и функциональных требований, формирование задач на разработку и тестирование, контроль задач на всём пути реализации, взаимодействие со смежными командами для синхронизации доработки или совместного тестирования, диагностику ошибок на стороне системы с последующим решением или эскалацией в смежные команды. В качестве руководителя отдела технической поддержки Сергей разработал бизнес-процессы технической поддержки, которые продолжают работать в организации. Также он занимался подготовкой регламентов (SLA, SLI), грейдированием сотрудников, согласованием SLA с заказчиками, планированием задач на сотрудников технической поддержки и подготовкой отчётности для заказчиков.

Сергей — опытный системный аналитик с навыками работы в сфере FinTech & Banking и RnD. Он обладает глубоким пониманием процессов разработки и управления качеством данных, а также имеет опыт работы с интеграциями и управления ими. Сергей участвовал в трёх проектах, где выполнял роли Developer Analyst (DWH), Business Systems Analyst и Business Systems Analyst. В рамках проектов он разрабатывал решения, требования и спецификации, отчёты и базы знаний, управлял качеством данных и улучшал метрики, контролировал интеграции и поддерживал соответствие между целями и реализацией. Также он вовлекал заинтересованные стороны и команды для достижения целей проекта и предоставлял поддержку 3-го уровня, разрешал инциденты и оптимизировал процессы. Общая продолжительность работы Сергея на проектах составляет 7 лет и 6 месяцев.

Анатолий — опытный бизнес-аналитик с более чем 13-летним опытом работы в различных отраслях, таких как производство, электронная коммерция и ритейл. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области бизнес-процессов, моделирования, документирования, разработки и анализа требований. Анатолий работал над проектами для компаний из разных отраслей, включая производство, электронную коммерцию и ритейл, где он занимался описанием и формализацией бизнес-процессов в Business Studio, сбором требований, аудитом существующих процессов, разработкой гипотез по оптимизации и защитой их перед руководством. Также он руководил проектами по оптимизации процедур, поиску новых контрагентов и логистических маршрутов. Кроме того, Анатолий имеет опыт работы с MES-системами, организации новых логистических каналов, планирования производства, работы с заказами клиентов и управления логистическими службами зарубежных представительств компаний.

Член APQC (American Productivity & Quality Center). Области профессиональных знаний и интересов: - Стратегический менеджмент (BSC/KPI, OKR) - Оргдизайн и оптимизация бизнес-процессов (eEPC, BPMN, IDEF) - Управление проектами (PMBOK/PMI) - Agile, Scrum, Kanban - Бюджетирование, управленческий учет - Методология Адизеса Организационное проектирование и консультирование Организационное консультирование Планирование Проектный менеджмент Управление бизнес процессами Реинжиниринг бизнес-процессов Оптимизация бизнес-процессов Моделирование бизнес процессов Разработка технических заданий Управление эффективностью Управление проектами Разработка регламентов Управление персоналом Проведение презентаций

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.

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%.

Денис — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более 6 лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как Data Analysis, Machine Learning, ETL, а также имеет опыт работы с различными инструментами и технологиями, такими как Python, PostgreSQL, Power BI, Docker, Git и другие. Денис работал на различных проектах в отраслях Manufacturing, LifeStyle и Insurance, где он занимал должности руководителя направления Качества данных, аналитика-методолога ДВХ, CA, старшего Data аналитика и Data Scientist. На своих проектах он занимался обеспечением контроля за уровнем качества данных, анализом качества данных, разработкой витрин данных, поддержкой внедрения PIM/MDM системы, сборкой информации и постановкой задач на загрузку данных из различных источников, проектированием объектной модели корпоративного хранилища данных, построением витрин данных для BI-отчетности, исследованием и загрузкой сырых данных, разработкой отчетов и дэшбордов MS Power BI и другими задачами. Опыт самостоятельной и в составе команды аналитической работы в рамках различных проектов. Опыт участия в соревнованиях по ML - Kaggle. Computer skills: Python – в объеме использования стека для работы с данными и АПИ SQL – сложные отчеты, аналитические, оконные функции и пр. MS Office – профессиональный уровень (VBA, Pivot, создание БД в MS ACCESS и др.) RapidMiner Studio – опыт создания и практического использования предиктивных и оптимизационных моделей в рамках проектов;