Каталог ИТ-специалистов

Опыт работы на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения, включающий в себя: работа с базами данных PostgreSQL, ClickHouse, GreenPlum; исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, Seaborn; построение ML-моделей для дополнения отсутствующих данных; проектирование и разработка ETL-процессов с использованием Apache Airflow, SQL, Python, Spark; инструменты скрейпинга BeautifulSoup, Selenium; работа с экосистемой Hadoop - HDFS, YARN, Spark, HBase, Hive, Pig; создание информационных дашбордов с помощью Tableau, Redash, Superset; back-end разработка с помощью Python, Django, DjangoRestFramework. Дополнительная информация: Курсы: Karpov.Courses (01/2021 – 07/2021) Аналитик данных Karpov.Courses (11/2021 – 12/2021) Симулятор аналитика Karpov.Courses (03/2022 – 09/2022) Инженер данных Тренинг-центр ISSoft (06/2022 – 09/2022) «Школа Big Data»

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

- опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с (большими) данными, обработка данных, машинное обучение; - опыт написания тестов для разработанного функционала; - опыт рефакторинга кода; - опыт работы с git; - опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); - развитые коммуникативные навыки;

● Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib) ● Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Hadoop ● Инструменты разработки: Apache Airflow, Apache Hive, Docker ● Big Data: PySpark, PyTorch ● Управление версиями: Git, BitBucket ● Управление проектами и документацией: Jira, Confluence ● Django, QlikSense

Опытный Python разработчик с 6 летним коммерческим опытом. Владеющий навыками разработки и поддержки сложных систем с использованием Erlang, Elixir, Python и других технологий. Демонстрирующий отличные навыки в отладке систем, код-ревью и архитектурном проектировании на различных проектах. Обладающий опытом работы с распределенными системами, высокопроизводительной обработкой данных и разработкой бэкенд-решений. Коммуникабельный специалист с опытом координации разработчиков и успешной реализации масштабируемых решений в сложных средах.

опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с большими данными; работа с SQL на уровне продвинутых запросов; опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; обучение и использование моделей машинного обучения/глубокого обучения; опыт в реализации ETL процессов опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); опыт работы с git; опыт работы с Apache Airflow. менторство и развитие младших разработчиков

Разработка дашбордов на Power BI, Qlick, Tableau, Apache Superset, Yandex DataLens. Создание и администрирование баз данных (SQL, noSQL). Написание ETL-скриптов и анализ данных на языке Python. Разработка и ведение отчётов и дашбордов в средах PowerBi, Apache Superset, FineBI, разработка модели данных, участие в проектах отчетности в роли разработчика. Администрирование дашбордов на powerbi report server. Администрирование базы данных. Написание ETL на python с использованием pyspark, airflow.

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

Python Pandas Data Science Анализ данных SQL Git PySpark Hadoop ООП Atlassian Jira Jupyter

Андрей - проактивный специалист в области автоматизированного тестирования, обладающий глубоким пониманием технических задач с высоким уровнем риска и сложной логикой. Его увлеченность и целеустремленность проявляются в стремлении к максимальной эффективности в работе, что позволяет успешно решать сложнейшие задачи. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ ● Создание UI тестов ● Создание REST \ SOAP API интеграционных тестов. ● Поддержка существующих тест-кейсов. ● Тестирование проектной документации (поиск несоответствий, противоречий, логических ошибок, поиск “серых зон”, поиск недостающей информации о продукте) ● Разработка и актуализация тестовой документации (Тест планов, тест-кейсов, чеклистов, стратегии тестирования, программы и методики испытаний, протоколов тестирования системы, протоколов приемо-сдаточных испытаний) ● Взаимодействие с протоколами HTTP и HTTPS, ● Тестирование структуры HTTP запроса, HTTP ответа, ● Взаимодействие с клиент-серверной архитектурой ● Владение инструментом DevTools (инструмент разработчика) HTML and CSS. ● Владение инструментами для интеграционного тестирования API: Postman, Swagger ● Владение инструментами перехвата трафика (Charles, Fiddler), ● Использование операторов SQL: SELECT, BETWEEN, DISTINCT, IN/NOT IN, JOIN, UNION, INTERSECT, GROUP BY, COUNT, SUM, AVG, MAX/MIN, HAVING, INSERT, UPDATE, DELETE. ● Знание типов, уровней и методов тестирования ПО ● Навыки работы с системами отслеживания ошибок (Jira, Yandex Tracker, redmine) ● Навыки работы с Git ● Поиск и анализ логов (Kibana, OpenShift, Android Studio, Xcode) ● Самостоятельная локализация дефектов (фронтенд, бекенд, API, БД) ● Использование фреймворков Selenium, Selenide, Rest Assured. ● Формирование селекторов CSS, XPATH. ● Разбор результатов выполнения сборок с шагом запуска автотестов ● Интеграция отчётности Allure Reporter c test management системами

Python Spark SciPy Spacy PyMystem3 Pandas SkLearn Seaborn XGBoost LightGBM Статистический анализ A/B тесты SQL Keras torch pytorch MySQL PostgreSQL Git Hadoop Data Analysis HuggingFace

Дата Инженер с опытом работы более 5 лет. Дата Инженер с глубоким пониманием принципов и методов моделирования данных, обладающий способностью разрабатывать и внедрять эффективные структуры данных, соответствующие требованиям бизнеса. Мой опыт заключается в построении и оптимизации пайплайнов обработки данных, работе с большими массивами данных и создании эффективных систем обработки данных. Всегда готов решать новые задачи, продолжать учиться и расти как профессионал.

О себе: Моя супер сила - это компетентное сострадание. Проявляется она в том, что для любой технической проблемы, хромающего процесса в команде или трудной коммуникации с коллегой нахожу не "правильное решение", а то, которое согласно текущим обстоятельствам (компетентное) принесёт больше всего пользы для всех участников (сострадание). Эта способность помогает: • выстраивать доверительные отношения внутри команды и между командами • идти на компромиссы в разработке без потери ключевой ценности продукта • сохранять баланс между личным и рабочим Также люблю эффективные коммуникации. Когда мысли, презентация, резюме и т.п. оформлено чётко и структурировано, тогда больше пространства остаётся для чего-то значимого.

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