Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Я очень люблю работать с цифрами и визуализацией. Автоматизирую все рутинные процессы. Для меня важно оставить время на новые интересные проекты, поэтому стараюсь сделать все возможное, чтобы рутинные задачи не отнимали много ресурсов. Работаю с простыми запросами SQL в DBeaver, в настоящий момент прохожу обучение на курсе "Python для анализа данных".

Специализации: — Руководитель группы разработки — Аналитик — Программист, разработчик — Менеджер продукта — Системный инженер

работал в связке Python + PostgreSQL для написания самообновляющихся в Apache Airflow скриптов для дашбордов MS PowerBI, Redash, Metabase, поддерживал их состояние, исправлял ошибки в случае их возникновения; построение отчетов в вышеуказанных пакетах визуализации согласно ТЗ; участвовал в дизайне и проверке результатов простых A/B-тестов (сравнение конверсий, изменений средних значений), обсуждал их результаты с внутренними заказчиками; выполнял ad-hoc запросов внутренних заказчиков в формате .csv/.xlsx/.pkl по мере необходимости; поиск инсайтов и точек роста на проектах совместно с командой (brainstorm); оценивал качество моделей машинного обучения - самостоятельно построенных или предобученных; участвовал в code review коллег по команде; участвовал в обучении / менторстве коллег; опыт работы с библиотеками машинного обучения; тесное взаимодействие с QA / backend-разработчиками

· 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

• PostgreSQL • ClickHouse • Apache AirFlow • Apache NIFI • Power BI • DAX • Yandex Datalens • Python (Pandas, Numpy) • Основы DWH/ETL • GreenPlum

Technical: Python, SQL, Power BI, Clickhouse, Deep Learning, Tensorflow, Oracle, R, Postgres, MATLAB, Hadoop, Spark, Microsoft Excel, HTML, CSS, Java Академический опыт AB-тестирования/MySQL BI инструменты PowerBI, Qlicksense, Tableau English С1 (IELTS 7.5) - заинтересован в зарубежных проектах 2023 АСТАНА IT УНИВЕРСИТЕТ Big Data Analysis, GPA 3.45, Диссертация: "Интеллектуальный мессенджер для выявления психотипа" Соответствующая курсовая работа: Система управления базами данных, программирование на PL/SQL 1/2, информационный поиск и добыча данных, программирование I/II (Python), прикладное машинное обучение, большие данные и распределенные алгоритмы, управление проектами, технологическое предпринимательство, глубокое обучение и обучение с подкреплением, проектирование бизнес-процессов, Calculus I/II, вероятность и статистика, линейная алгебра Январь 2024 - по настоящее время (совмещение) АСТАНА IT УНИВЕРСИТЕТ Ассистент учителя Преподавание дискретной математики / продвинутых дисциплин NoSQL для более чем 5 групп разработчиков программного обеспечения. Дополнительное образование 2024 Высшая Школа Экономики Москва Data Science & Analytics Краткосрочная программа (зимняя школа) Дополнительно ● Участник Московской зимней школы “Наука о данных и аналитика” НИУ ВШЭ в 2024 году ● Молодежная программа “Work and Travel” для студентов по обмену в США в 2022 году ● Международная конференция AIESEC в Казахстане ICX 2022 (февраль- июнь)

Увлекается музыкой, путешествиями, спортом и современными технологиями. Диплом бакалавра на тему: "Внедрение АСУ подвижным составом на МЦК". Магистерская диссертация на тему: "Разработка системы проверки технических заданий с помощью методов семантического анализа и машинного обучения". В процессе написания кандидатской диссертации.

Архитектура решений. Бизнес- и системная аналитика в разработке и внедрении ПО, руководство проектами, управление требованиями, разработка документации, функциональное тестирование, проектирование UI/UX. Развитые soft skills.

Аналитик с лидерскими качествами и практическим опытом в управлении и приоритезации задач. Занимался лидированием проектов от стадии зарождения идеи до стадии их реализации, а также поддержанием legacy-проектов. В качестве инструментов аналитики и автоматизации использует Python c перечнем библиотек: pandas, numpy, sklearn, xgboost, keras, matplotlib, tf, multiprocessing, asyncio, bs4, selenium, pytest, fastai. Для работы с базой данных использует SQL с группировочными, оконными, аналитическими, а также вспомогательными и процедурными функциями и представленями.

Творческий, предприимчивый, открыт к новому. Подхожу к любой задаче и проблеме системно, ищу первопричины и тонкости. Любознательный, люблю вникать во все, разбирать на детали и понимать саму суть процессов. Изучаю все, что связано с бизнесом, деловую литературу, подкасты, ютуб-каналы. Люблю общение с умными, развитыми и добившимися успеха в своих сферах людьми. Всегда готов почерпнуть что-то новое. Быстро обучаюсь. Способен понятливо доносить информацию и обучать других, люблю это делать.

Евгения — опытный продуктовый аналитик с навыками работы в сфере E-commerce & Retail и FinTech & Banking. Она обладает глубокими знаниями и опытом работы с данными, включая Python, DBeaver, PowerBI, MS SQL, DAX, Big Data, Power Query, ARIS, BPMN, Grafana, Tableau, PostgreSQL, SQL, ELMA, 1C: Предприятие 8. На своих проектах Евгения занималась анализом данных, разработкой технической документации, моделированием бизнес-процессов, а также проведением В2В и В2С исследований. Её опыт включает работу с большими объёмами данных (от 1 млрд строк), анализ эффективности работы компаний, выявление общих зависимостей, анализ рисков и наиболее вероятных исходов. Евгения работала в IT-компании, где занималась анализом эффективности работы компании, анализом данных на Python, созданием аналитических записок, выявлением общих зависимостей и анализом рисков. Также она работала в «РобоФинанс», где разрабатывала и визуализировала массивы информации в PowerBI и создавала автоматизированные BI-решения. На проекте в DNL ScaleUp Евгения занималась планированием и прогнозированием закупок, оперативными закупками, сравнительным анализом и формированием ассортиментной матрицы.

Александр — опытный специалист в области бизнес- и системного анализа с 12-летним опытом работы. Он обладает навыками деловой коммуникации, управления бюджетом, аналитики данных, разработки и наставничества.

Лев — бизнес/системный аналитик с 4-летним опытом работы в проектах. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области разработки и анализа программного обеспечения, а также в смежных областях, таких как бизнес-анализ, управление проектами и психология. Лев работал над проектами в различных отраслях, включая e-commerce & retail, fintech & banking и manufacturing. В его портфолио есть проекты по интеграции искусственного интеллекта в индустрии дейлифэнтэзи спорта, диджитал-трансформации в Sberbank CIB и автоматизации отчётности в «Сибинтеке» (Роснефть). На каждом проекте Лев выполнял широкий спектр задач, включая анализ требований, разработку технических спецификаций и требований, тестирование, анализ данных, взаимодействие с заказчиками и пользователями, дизайн баз данных и интерфейсов.

Опыт работы в банковской сфере как на стороне Заказчика, так и интегратора. Огромный практический опыт работы с обязательной и управленческой банковской отчетностью (MIS). Понимание структуры, принципов создания, расширения, заполнения и направлений использования Хранилищ Данных (DWH Oracle). Написание проверок DQ / КД, саппорт, консультации. Data Governance. Опыт работы с СУБД Oracle, глубокое знание SQL, Teradata (1год), Hadoop (9 месяцев) (Сертификаты 1Z0-047, 1Z0-144, 1Z0-146, 1Z0-591, sql-ex.ru - в top 150 currently).DWH - DataWareHouse - ЕХД - Единое Хранилище Данных - Oracle - Teradata - Hadoop (в части SQL запросов). AWS - EC2 - S3 - RDS - IAM - Glacier, etc. Azure - basics. Опыт работы архитектором как детального слоя данных (DDS), так и слоя витрин для конечных отчетов. Знание нескольких распространенных моделей хранения данных в существующих коробочных решениях DWH. Oracle BI (в наличии сертификат), Power BI. Confluence, Atlassian JIRA, GitHub, etc. Python - опыт 4 мес (pandas). UML, BPMN - чтение и понимание нотаций. Понимание форматов JSON / XML. Опыт работы с карточными продуктами, задачи свод продукта в отчености и с балансом банка.

● Более 15-ти лет опыта работы в ИТ-сфере, из них более 10 лет работы в системном и бизнес-анализе ● Участие в проектах: развитие банковских систем, настройка отчетности; разработка системы интеграции телеком компаний; загрузка информации в ПО класса BI ● Опыт разработки архитектуры ИТ-систем ● Сбор и уточнение бизнес-требований, формирование технических заданий, проектной документации, руководств пользователей ● Работа с микросервисами. Разработка интеграционных взаимодействий посредством SOAP и REST API. Проектирование интеграций через очереди Apache Kafka. Разработка интеграций БД посредством dblink модуля ● Разработка структур БД ● Прототипирование экранных интерфейсов в специализированном ПО

● Более 15 лет опыта работы в ИТ-сфере, из них более 10 лет работы в системном и бизнес-анализе ● Участие в проектах: развитие банковских систем, настройка отчетности; разработка системы интеграции телеком компаний; загрузка информации в ПО класса BI ● Опыт разработки архитектуры ИТ-систем ● Сбор и уточнение бизнес-требований, формирование технических заданий, проектной документации, руководств пользователей ● Работа с микросервисами. Разработка интеграционных взаимодействий посредством SOAP и REST API. Проектирование интеграций через очереди Apache Kafka. Разработка интеграций БД посредством dblink модуля ● Разработка структур БД ● Прототипирование экранных интерфейсов в специализированном ПО

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.