Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Опыт работы: 8 лет Опыт работы с инструментами: BPMN, UML, Erwin, IDEF0, IDEF3, draw.io,, Markdown, reStructeredText, MS Project, MS Visio, BP Win Также опыт работы c: Confluence, Jira, Redmine, ГОСТ 19, ГОСТ 62304, ГОСТ 14971 Gitlab, Github, JSON, REST, SOAP, SQL, Firebird, PostgreSQL, Sphinx, Agile, Scrum, Kanban, Waterfall

Кирилл — опытный системный аналитик с навыками работы в микросервисной архитектуре. Он обладает глубоким пониманием API, BPMN 2.0, PostgreSQL, Kafka и других технологий. Кирилл имеет опыт работы над проектами по разработке государственных автоматизированных систем и автоматизации государственных услуг. В его обязанности входило проектирование REST API и интеграция сервисов, работа с JSON и XML/XSD схемами, составление Use/Test Cases и написание User Story, а также тестирование API. Он также участвовал в планировании спринтов, проектировании пользовательских интерфейсов и работе с БП. Кирилл разрабатывал типовые сервисы парсинга и преобразования данных на Java, работал с GitLab и оценивал трудоёмкость задач.

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре.

● Более 4 лет опыта работы в ИТ-сфере, из них 3 года работы в системном и бизнес-анализе, в том числе на позиции ведущего аналитика ● Участие в отраслевых проектах FinTech (автоматизация процессов кредитования), в том числе и в зарубежных компаниях. Например, развитие внутрибанковского веб-приложения на 100-150 пользователей ● Опыт проведения обследования объектов автоматизации ● Опыт разработки технических заданий, проектной документации, руководств пользователей, программ и методик испытаний, а также опыт аналитического сопровождения разработки ПО ● Работа с микросервисной архитектурой. Разработка интеграционных взаимодействий посредством SOAP и REST API. Проектирование интеграций через очереди MQ, Apache Kafka ● Разработка структур таблиц БД ● Прототипирование экранных интерфейсов в специализированном ПО

Александр — опытный специалист в области Data Analytics с шестилетним опытом работы на проектах. Он обладает глубокими знаниями и навыками в использовании различных инструментов и технологий, таких как Python, PySpark, Hadoop, S3 Minio, Apache AirFlow, Oracle, Clickhouse, GreenPlum, Power BI, Superset, MySQL и PostgreSQL. Александр работал на нескольких проектах в отраслях FinTech & Banking, Telecom и E-commerce & Retail. На каждом из проектов он выполнял ключевые задачи, связанные с анализом данных, разработкой процессов ETL, оптимизацией хранения данных и повышением производительности. Также он имеет опыт руководства командами аналитиков и разработки стратегий, основанных на анализе данных.

4 года опыта работы как разработчик с навыками Oracle PL/SQL, знаниями концепций хранилищ данных и опытом создания ETL процессов Oracle (11g), PostgreSQL, MS SQL включая: Логическое и физическое моделирование баз данных Настройка производительности, индексация, распараллеливание, подсказки, статистика, создание хранимых процедур Разработка ETL процессов в Apache Airflow Разработка на Python, включая: Разработка ETL процессов в Apache Airflow Программирование математических и криптографических алгоритмов Анализ и обработка данных

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.

Дата-аналитик с опытом работы более 4 лет. Квалифицированный дата-аналитик. Специализируюсь на преобразовании неструктурированных данных в ценную информацию, а также на разработке и реализации стратегий анализа для обеспечения принятия обоснованных бизнес-решений. Также владею различными инструментами для обработки больших данных.

Дата-инженер с опытом работы более 4 лет. Я всегда сфокусирован на максимально эффективной обработке данных. Имею богатый опыт применения Apache Spark, PySpark и Apache Airflow в разработке высоконагруженных систем, а также опыт работы с различными базами данных, такими как PostgreSQL, MSSQL, NoSQL базами, хранилищами данных как Snowflake, BigQuery и Greenplum. Считаю эффективную коммуникацию в команде залогом успеха любого проекта.

Аналитический склад ума, внимательна к деталям, ответственна, люблю учится и совершенствовать свои навыки, общительна, жизнерадостна, всегда открыта новому. Люблю и хочу продолжать развиваться в сфере анализа данных. Сейчас прохожу курс "Визуализация данных в BI-инструментах

Елена — опытный системный аналитик с девятилетним опытом работы в проектах FinTech & Banking, AgroTech и Logistics & Transport. Она обладает широким спектром технических навыков, включая знание языков программирования, инструментов управления проектами и методологий разработки. Елена работала над несколькими проектами, где она выполняла задачи по разработке и согласованию архитектурных решений, взаимодействию со стейкхолдерами, проектированию интеграций со смежными сервисами и системами, разработке BRD, функциональных спецификаций, проработке макетов, постановке задач разработчикам, организации и проведению UAT, разработке продуктовых метрик, выводу сервисов в продакшен и обучению 2-й линии поддержки. Понимание процесса и целей создания микросервисных решений; Навыки описания API и знание спецификации OpenAPI (Swagger);" Она также участвовала в аудите решений и компаний, формировании гипотез и прототипировании решений, проектировании решений и процессов, постановке задач разработчикам и организации пилотной эксплуатации. В проектах G2G в области ВЭД, образования и логистики Елена занималась организацией и проведением обследований в подразделениях функционального заказчика, формализованным описанием бизнес-процессов, разработкой моделей данных, разработкой проектной документации, подготовкой тендерных предложений, аудитом информационных систем, контролем хода выполнения работ и их качества, представлением результатов работ заказчику, а также разработкой и согласованием концептуальных моделей, презентационных и обучающих материалов по проекту.

Артур — опытный Data инженер с навыками работы в BI, DWH, SQL и Python. Он обладает глубоким пониманием Apache AirFlow, Apache Superset, CI/CD, Clickhouse, Confluence, DBT, Docker, FastAPI, Git, GitLab, GreenPlum, Jira, Kafka, Kubernetes, Linux, PostgreSQL, RabbitMQ, Redis, REST API, S3, SOAP, TCP/IP и unit-тестирования. Артур работал над несколькими проектами, включая создание платформы для принятия бизнес-решений в металлургической компании, разработку сервиса планирования путешествий, доработку Apache Superset для отображения большого количества данных в дашбордах, создание фреймворка типовых интеграций на базе Apache Airflow, разработку бэкендов для платформы изучения английского языка и системы управления качеством данных. Из достижений можно выделить: Сделал более 12 успешных интеграций с источниками Сделал загрузку более 50 сущностей в хранилище с базовыми проверками качества Сделал гибкий масштабируемый веб-сервис предоставления данных из КХД Сделал доработку Apache Superset для отображения большого количества данных