Никита Г. Data инженер, Middle+

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)

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, PL/pgSQL, 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 и др. Опыт работы на позиции python-разработчика 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, YandexCloud, Greenplum, Python, SQL, Ni-Fi, Airflow, Kafka, k8s, Jenkins, Github, ELK, Grafana, Vault.

В Data с 2021 года, коммерческий опыт Data Engineer более 4 лет. Занимался тестированием ETL процессов, написанием автотестов и инструментов для тестирования в команде из 6 ETL QA инженеров. Занимался разработкой и внедрением фреймворка DQ для проверки качества данных в команде из 13 DQ инженеров. Также разрабатывал ETL процессы для построения витрин для дальнейшего анализа и выявления аномалий при сравнении данных из разных источников. Ключевые навыки: SQL, Python, Apache Spark, Hadoop, S3, Apache Airflow, Parquet, Kafka, ETL, ClickHouse, Trino, Git, CI/CD, Системный анализ, Тестирование (Data Quality), РСУБД (ClickHouse, Greenplum, Oracle, PostgreSQL), XML, JSON, Data Analysis, Big Data, DWH, Docker, Apache Hive, Apache Iceberg, Soda Core, Pytest, BI, SAS, Git, CI/CD, BI, Jira, Confluence

Data Engineer с 3-летним опытом работы и 4-летним стажем в IT. Начинал как веб-разработчик на Python/Django/Rest. За это время я успел поработать в 4 компаниях, получив разносторонний опыт в проектировании баз данных, разработке ETL/ELT пайплайнов, управлении и трансформации данных. Привык разбираться в сложных задачах и находить эффективные решения. Я постоянно стремлюсь расширять свои знания и навыки, слежу за новыми тенденциями в области Data Engineering. Умею находить информацию, систематизировать ее и применять на практике. Буду рад достичь новых высот в этой сфере и внести вклад в развитие компании.

Data Engineer с более чем 3 годами опыта в автоматизации ETL-процессов и проектировании аналитических хранилищ данных (DWH). Специализируется на построении витрин данных (raw, ODS, data marts) с использованием Apache Airflow, Python, SQL и GreenPlum. Оптимизировал SQL-запросы, внедрил проверку качества данных (Great Expectations) и разработал архитектуру для BI-дашбордов (Power BI, Apache Superset). Имеет опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark) и интеграции данных между PostgreSQL, GreenPlum и BI-решениями. Обладает навыками настройки DAG’ов Airflow, контейнеризации (Docker) и анализа данных с использованием Pandas, NumPy и Scikit-learn. Коммуникабелен, ориентирован на улучшение процессов и командное взаимодействие.

Более 4 лет опыта тестирования web и mobile приложений Образование: высшее, магистратура (техническое) Опыт разработки тестовой документации Опыт управления небольшой QA-командой (2 человека) Умение работать в команде, коммуникабельность Умение осваивать новые технологии в сжатые сроки Опыт в написании автотестов на Python

Георгий — Java-разработчик уровня Middle из Казани. Специализируется на разработке backend-решений в сфере E-commerce & Retail. Имеет опыт работы с технологиями Azure, CI/CD, GitLab, Gradle, Java SE, Liferay, PostgreSQL, Spring Boot, Maven и другими. Участвовал в разработке корпоративного портала для сотрудников, где занимался созданием модуля миграции для структур, доработкой системы уведомлений и разработкой модуля «Структура организации». Внедрял новые модули, ускоряя и стандартизируя процесс разработки. Также работал над системой автоматизации продажи рекламы и продвижения публикаций, используя сторонние интеграции. Разрабатывал систему публикации карточек с объявлениями, микросервис для пушей и уведомлений, систему городов для работы с географическими данными. Ещё один проект — разработка сервисов для корпоративного использования, включая сервис сбора, учёта и анализа информации о поступающих абитуриентах, а также публичных сервисов, таких как фотогалерея и телефонный справочник.

Data Engineer с опытом работы на проектах в сфере E-commerce & Retail и FinTech & Banking. На проектах занимался разработкой аналитических платформ, DWH и систем аналитики. Обязанности: - разработка ETL-пайплайнов в Apache Airflow и Apache NiFi; - обработка больших объёмов данных с использованием PySpark, Pandas, NumPy; - оптимизация интеграции Hadoop (HDFS); - агрегация данных в ClickHouse для BI-отчётов; - визуализация данных в Power BI и Superset; - мониторинг и оптимизация производительности запросов в Snowflake; - интеграция PostgreSQL и MS SQL; - использование Docker и Kubernetes для контейнеризации ETL-компонентов; - создание детальных технических проектных документов; - сотрудничество с командой аналитиков; - проведение тестирования системы; - настройка CI/CD-конвейеров с помощью GitLab CI/CD.

Руслан — опытный Java-разработчик уровня Senior. Обладает навыками работы с широким спектром технологий и инструментов, включая Java 8, Spring Boot, Maven, Git, Docker и другие. Руслан имеет опыт разработки сложных программных решений в различных отраслях, таких как государственный сектор, биотехнологии, здравоохранение, электронная коммерция и медиа. Он участвовал в проектах по разработке систем оформления электронных паспортов транспортных средств, сервисов для дистанционных фитнес-тренировок, корпоративных порталов для автоматизации закупок и инфраструктурных утилит для развития микросервисной архитектуры. Общая продолжительность работы на проектах составляет 5 лет.

Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения в том числе с интеграцией данных. Эксперт в области нейронных сетей. Знание основных алгоритмов и структур данных. Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования, юнит-тестирования Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с ML – 2 года (полный цикл сбор и подготовка данных, feature selection & engineering, тренировка/валидация/тестирование ML моделей, выбор лучшей модели, демонстрация результатов) Опыт работы с данными - 2.5 года Опыт разработки на Python - 2.5 года Опыт разработки на Java - 0,5 года Опыт разработки на С++ - 1 год Опыт разработки и построения веб-сервисов