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.

-Сбор, анализ, трассировка, документирование требований (US, UC) -Навык подготовки use-cases (по Коберну) -Умение составлять перечень user stories -Опыт разработки инструкции и руководства пользователя -Навык проработки детальных сценариев взаимодействия пользователя и системы, взаимодействия frontend и backend -Знания и навыки работы с бизнес и нефункциональными требованиями -Опыт написания документации: БТ, ФТ, АС -Опыт проектирования систем с микросервисной архитектурой -Опыт проектирования интеграций между различными системами -Опыт построения интеграций по технологии Web API -Опыт работы с API-документацией сторонних систем -Навыки проектирования запросов REST API (JSON) -Опыт проектирования БД -Навыки проектирования логических моделей данных (для реляционных БД) -Опыт работы в системах ITSM -Опыт самостоятельной подготовки прототипов пользовательского интерфейса -Теоретические знания об использовании брокеров сообщений -Анализ и доработка схем -Умение составлять ER-диаграммы -Умение составлять программы и методики проведения испытаний -Умение писать Swagger (писать yaml-файлы) -Знания основ HTML-верстки, знания компонентов веб-страниц -Знание подходов в формализации acceptance criteria -Знание основ ITIL -Понимание процесса и целей создания микросервисных решений -Понимание архитектурных подходов к созданию программного обеспечения -Опыт программирования, написания скриптов (на любом языке) -Опыт самостоятельной проверки результатов разработки -Опыт самостоятельной работы над проектом -Опыт подготовки дорожных карт реализации проекта или его отдельного компонента/этапа -Опыт постановки задач разработчикам и тестировщикам, а также проверки результатов их работы -Опыт проведения совещаний с командой разработки -Опыт проведения презентаций результатов разработки заказчику -Опыт работы в финтех-проектах

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.

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

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

● Сбор, анализ, трассировка, документирование требований (US, UC) ● Навык подготовки use-cases (по Коберну) ● Умение составлять перечень user stories ● Проработка сценариев взаимодействия пользователя и системы, frontend и backend ● Опыт проектирования микросервисной архитектуры, интеграций между системами ● Опыт построения интеграций по технологии Web API ● Опыт работы с API-документацией сторонних систем ● Навыки проектирования запросов REST API (JSON) ● Опыт проектирования БД, логических моделей данных (для реляционных БД) ● Опыт работы в системах ITSM ● Опыт самостоятельной подготовки прототипов пользовательского интерфейса ● Умение составлять ER-диаграммы ● Знания основ HTML-верстки, знания компонентов веб-страниц, основ ITIL ● Знание подходов в формализации acceptance criteria ● Опыт подготовки дорожных карт реализации проекта или его отдельного компонента/этапа ● Опыт проведения совещаний с командой разработки, 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%.

Языки программирования: Python, Java. Технологии: PySpark, Pandas, NumPy, Apache Spark, Transact-SQL, Snowflake, IBM Cognos, Power BI, IBM Framework Manager, Apache Superset. Базы данных: PostgreSQL, MySQL, MSSQL, DynamoDB, MongoDB, IBM DB2. Облачные технологии: AWS (S3, EC2, Lambda, CloudWatch, etc.), IBM Cloud, Azure (AKS, Blob Storage, Data Lake, Synapse Analytics, Cosmos DB, MongoDB, DevOps, Azure SQL, VM, etc.). ETL-технологии: Apache Airflow, IBM Datastage, Apache Nifi. DevOps: AWS, Azure, Docker, Docker-compose, Bash scripting, Kubernetes, CI\CD, Jenkins, GitLab CI\CD. Системы контроля версий: Git, GitLab, Bitbucket, GitHub. Навыки ● Отличные знания Python ● Написание сложных SQL-запросов ● Оптимизация запросов ● DWH-моделирование ● Разработка ETL/ELT-пайплайнов ● Облачные сервисы ● Устранение неполадок ● Опыт работы с инструментами DevOps Проекты ● Программа лояльности Goodyear ● IBA Lakehouse ● Интеграция данных и аналитика IBM ● Платформа аналитики розничных запасов и продаж

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;