Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Data Scientist, опыт 4 года. Специализируюсь на задачах Анализа Данных, Computer Vision и NLP. Аспирант Института Искусственного Интеллекта Самарского Университета. Имею несколько научных публикаций в области Data Science, Computer Vision. Подход ĸ работе: сформулировать задачу, провести анализ данных и предложить оптимальное решение. В мои обязанности входит: 1. Общение с ĸлиентом, продуĸтовым менеджментом 2. Выстраивание дорожной ĸарты разработĸи внутри аналитичесĸого отдела 3. Презентация готовых решений заĸазчиĸу, обоснование выбора подхода и адаптация решения с учетом правоĸ ĸлиента 4. Передача готового проеĸта в Production

Начал карьеру с должности системного администратора и во время работы над внешним проектом, проходил аттестацию на Бизнес аналитика. Далее начал развиваться в направлении аналитики и искал то, что было бы больше всего интересно. Остановился на работе с данными и специальности Аналитик данных. Ищет для себя интересные и полезные ресурсы для своего совершенствования. Умеет быстро осваивать базу любого инструмента и затем, при необходимости, углубиться и использовать этот инструмент на высоком уровне. Опыт: - Есть базовый опыт использования инструментов Superset, DataLens (open source), PowerBI - Есть большой опыт в сфере взыскания просроченной задолженности (текущий проект связан с данной областью) - Опыт работы с low-code платформой Creatio

Локация: Сербия, Нови-Сад (в ближайшее время либо вернется в РФ - Казань, либо переедет в Казахстан (Алматы), гражданство РФ); На позиции Системного аналитика работает 3 года, ранее работал Бизнес аналитиком в течение 3 лет. Занимается сбором требований, работает в Postman, собирает информацию по системам, описывает use case, пишет сиквенс диаграммы, пишет запросы к БД. Интересуется ML направлением.

Уверенное владение SQL (PostgreSQL) Умение писать сложные запросы и функции, включая оконные функции, группировки, использование временных таблиц; Умение оптимизировать SQL запросы; Умение писать читабельный код; Знания типов данных. Уверенное владение Power BI/Power BI On Premises: Умение подключать и работать с разными источниками данных; Умение оптимизировать модель данных; Уверенное владение инструментами разработки Git, Jira; Опыт командной разработки; Умение предлагать оптимизированные решения поставленных задач Ответственность, инициативность и умение адекватно оценивать время на выполнение задач ОБРАЗОВАНИЕ 2017 г. — 2021 г. КГУ Институт автоматизированных систем и технологий Специальность — Информатика и вычислительная техника Бакалавр ▪ Основные компетенции: BI Analysis, My SQL, PostgreSQL, Writing Technical Documentation, Qlik ▪ Дополнительные компетенции: Power BI, Power BI On Premises, Git, Jira, PostgreSQL, Apache Superset ▪ Интересы: MS SQL, Python, UML, BPMN, Jupyter notebook, Pandas СЕРТИФИКАТЫ ▪ "Поколение Python": курс для начинающих, 2022 г. ▪ Интерактивный тренажер по SQL, 2022 г.

Уверенное владение SQL (PostgreSQL) ● Умение писать сложные запросы и функции, включая оконные функции, группировки, использование временных таблиц ● Умение оптимизировать SQL запросы ● Умение писать читабельный код ● Знания типов данных. Уверенное владение Power BI/Power BI On Premises ● Умение подключать и работать с разными источниками данных ● Умение оптимизировать модель данных ● Уверенное владение инструментами разработки Git, Jira ● Опыт командной разработки ● Умение предлагать оптимизированные решения поставленных задач ● Ответственность, инициативность и умение адекватно оценивать время на выполнение задач ОБРАЗОВАНИЕ 2017 г. — 2021 г. КГУ Институт физико-математических и естественных наук Специальность — Кафедра защиты информации Бакалавр ▪ Основные компетенции: BI Analysis, My SQL, PostgreSQL, Qlik ▪ Дополнительные компетенции: Power BI, Power BI On Premises, Git, Jira, PostgreSQL, Apache Superset ▪ Интересы: Oracle, Python, Writing Technical Documentation, IDEF0, BPMN, Jupyter notebook, Pandas, Power BI СЕРТИФИКАТЫ ▪ Программирование на Python, 2022 г. ▪ Интерактивный тренажер по SQL, 2022 г.

· 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

На данный момент работает на одном ключевом проекте направления ML аналитиком. В коллективе коммуникабелен. Способен на принятие обдуманных самостоятельных решений. Ответственен за принятые решения и выполненные действия. Оправдывает доверие.

Елена отличается способностью анализировать факты, собирать необходимую информацию и на основании этого принимать взвешенные решения. Елена умеет планировать свою работу и определять цели. Правильно расставляет приоритеты. Редко оставляет дела на последнюю минуту. Внимательна не только к задаче в целом, но и к деталям работы.

Денис — опытный продуктовый аналитик с навыками работы в различных отраслях e-commerce и retail. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области анализа данных, программирования и управления проектами. Денис работал над несколькими проектами, где он выполнял анализ трафика, данных из CRM, услуг и продаж, а также готовил отчёты и давал рекомендации по дальнейшему развитию проектов. Он также занимался анализом Яндекс.Метрики и Google Analytics, настраивал Google Tag Manager и писал SQL-запросы любой сложности. На своих проектах Денис использовал такие инструменты, как Python, SQL, Google Colab, Data Lens, Linux, WSL, Jupiter Notebook, Data Studio, DAX, GTM, Metabase, AmoCRM, MySQL, PostgreSQL, SQLite, MyBi Connect, Apache AirFlow, Power BI и другие. За время своей работы Денис написал более 50 скриптов Python для обработки данных, подготовил более 10 шаблонных отчётов в Google Colab и провёл более 50 различных исследований и отчётов.

Кирилл — data-инженер из Ростова-на-Дону. Обладает опытом работы на проектах в сферах FinTech & Banking, Government & Public Sector и E-commerce & Retail. На проекте для компании из сферы FinTech & Banking занимался обработкой больших объёмов информации, анализом данных, разработкой дата-пайплайнов и организацией data quality. Использовал Python, bash, Hadoop, Greenplum, Postgresql, Atlassian, Jupyter, Hue, Hive, Airflow, Superset, Power Bi, PySpark, Pandas, PyArrow. Для государственной компании разрабатывал детальный слой и строил витрины, писал пайплайны по доставке и обработке данных. Использовал Python, Apache Airflow, Git, Posgresql. В качестве python-разработчика для госструктуры создавал скрипты для автоматизации бизнес-процессов и администрирования оборудования, а также писал процедуры для баз данных. В работе использовал Python, Bash, FastAPI, Sqlalchemy, ansible, postman, Git, pgsql, Linux, Docker, Prometheus, Grafana, ПАК Скала-Р. Опыт работы на позиции python-разработчика в Министерстве обороны РФ включал аналитику данных и контроль data quality, разработку скриптов по автоматизации и эксплуатацию измерительной техники. Использовал Python, bash, MySQL, Postgresql, Astra Linux, SecretNet. На последнем месте работы в сфере E-commerce & Retail занимался интеграцией реляционных и нереляционных источников, настройкой мониторинга и алертинга, нормализацией и очисткой данных. Работал со стеком из MongoDB, Postgres, S3, Greenplum, Python, SQL, Ni-Fi, Airflow, Kafka, k8s, Jenkins, Github, ELK, Grafana, Vault.

Способен организовать полный цикл процесса разработки от формирования концепции, проектирования динамических макетов для мощных демо на пресейлах, заканчивая техническим описанием архитектуры, алгоритмов, интеграций и организации процесса тестирования нового функционала. Мои достижения: 1. Совместно с командой из сырого MVP сформировали востребованный продукт и запустили в промышленную эксплуатацию несколько проектов с крупнейшими российскими банками, застройщиками и ретейлами; 2. Доказал мощные лидерские навыки и после ухода Product Owner'a, на время поиска замены(4 месяца) занимал должность Product Owner'a и ведущего аналитика одновременно. На текущий момент занимаю должность лида аналитики с ролью SDM; 3. Работаю в режиме мультизадачности с очень плотным графиком, есть опыт ведения нескольких проектов одновременно; 4. В критические моменты для проекта включаю режим берсерка и делаю все для достижения целей; 5. Умею организовывать процесс обучения, обогащать знаниями команду и заказчиков; 6. Не имея ранее опыта работы в настоящей продуктовой разработке, менее, чем за год освоил все необходимые практики, создал новые процессы работы в команде и оптимизировал старые. Я искренне увлечен своей работой и всегда открыт к новым знаниям.

Свободно владею английским; ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Разработка базы данных Логический и физический дизайн базы данных; Мониторинг производительности БД, Root Cause Analysis; Программирование на PL / SQL, T-SQL, хранимые процедуры, функции; Программирование ETL-процессов с использованием PL / SQL; Data Science: Исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, SciPy; Визуализация данных с использованием Matplotlib, seaborn; Разработка веб-приложений с использованием Flask and Docker; Обучение и тестирование моделей машинного обучения с использованием opencv, scikit-learn, keras, tensorflow, Jupyter Notebook; Data Mining: Предобработка данных: выбросы и пропуски в данных; Построение и оценка регрессионных моделей с применением Логистической регрессии и Дерева принятия решений для задачи банковского скоринга; Text Mining с применением Метода опорных векторов и Наивного Баессовоского классификатора для задачи SMS спам фильтра; Анализ потребительской корзины (Аффинитивный анализ) наа базе сети продовольственных товаров с применением алгоритма Априори на языке R; Разработка интерактивных дашбордов с использованием Tableau, Grafana и Excel Power Query. Дополнительные навыки: Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.

Обладаю успешным опытом реализация и внедрение процессов контроля качества данных: - проверка на достоверность; - устранение повторов и ошибок; - трансформация данных для загрузки в информационную систему; - перемещение информации в хранилище данных и передачи сведений для дальнейшего анализа в заданном формате.