Алексей Б. Data инженер, Middle+

За всю карьеру было реализовано большое количество проектов. Начиная от систем контроля доступа, заканчивая разработкой LLM моделей для автоматизации работы менеджеров и ОКК. Также разрабатывал архитектуру для высоконагруженных систем. Разрабатывал DataLake и DWH для дальнейшего построения системы аналитики данных. Разрабатывал системы отчетности. Работал с машинным зрением (классификация изображении). Реализовывал системы речевой аналитики на Pytorch (как самостоятельно разрабатывал сети, так и использовал BERT модели). В работе обычно использую Python, PSQL, Mongo, Redis, Kafka, Airflow, Docker, K8s По мимо этого, руководил проектом по внедрению VDI для работы удаленных пользователей.

Роман — опытный Data-инженер уровня Middle+ с опытом работы более 4 года. Он обладает широким спектром навыков в области разработки и аналитики данных, включая знание Python, PostgreSQL, Apache AirFlow, GreenPlum, SQL, Git, Docker, Kafka, Hadoop, Oracle, ETL, DWH, PySpark, Jira, Hive, Clickhouse, Data, MySQL, BI, API, FastAPI, Pl/SQL, MongoDB, Redis, Spark, Apache Spark, Bash, Confluence, GitLab CI/CD, Grafana, HDFS, CI/CD, GitLab, oozie, Scala, Akka, HTTP, REST, Jenkins, Jupyter Notebook. Роман работал над проектами в таких отраслях, как медиа, телекоммуникации, логистика и транспорт, финтех и банкинг. На проектах он занимался созданием и поддержкой ETL-конвейеров, рефакторингом кода, настройкой мониторинга и алертинга, проектированием решений для DWH и разработкой REST API. Опыт Романа включает работу в IT-компании, где он участвовал в создании изолированной среды разработки для аналитиков, а также в телекоммуникационной компании, автомобильном бизнесе и банке. В последнем проекте он разработал витрину данных, которая сэкономила компании порядка 80 млн рублей в квартал.

Даниил — Data инженер уровня Senior из Сочи, Россия. Специализируется на работе с большими данными, имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Ключевые навыки включают Apache AirFlow, Apache NiFi, Apache Spark, Bash, Big Data, CI/CD, ClickHouse, DBT, Docker, DWH, ETL, Git, GitLab CI, Hadoop, Hive, Kafka, Kubernetes, Linux, PostgreSQL, PySpark, Python, RabbitMQ, Redis, SQL, Trino и другие. Имеет высшее образование по специальности «Информатика и вычислительная техника» и среднее профессиональное образование по направлению «Информационная безопасность телекоммуникационных систем» Сибирского Государственного Университета Телекоммуникаций и Информатики. Опыт работы на проектах: - В роли Data Engineer Team Lead участвовал в нескольких проектах банка (с августа 2020 года), где занимался разработкой архитектурных решений, управлением командой, планированием задач, ревью кода, разработкой ETL процессов поставки данных в DWH, оптимизацией производительности и другими задачами. - В роли Data Engineer работал над проектом по хранению данных и технической поддержке пользователей в компании из сферы E-commerce & Retail (апрель — август 2019 года), где выполнял задачи по технической поддержке пользователей, обслуживанию вычислительной техники, обучению сотрудников и ревью.

Артём — опытный Data-инженер, специализирующийся на разработке платформ данных и интеграции различных источников информации. Обладает навыками работы с такими инструментами, как PostgreSQL, Clickhouse, Kafka, Elasticsearch, Airflow, Spring, а также имеет опыт использования технологий Apache Ignite, Hadoop, Hive, Spark, PySpark. Артём участвовал в нескольких проектах, где проявил себя как специалист по разработке сложных архитектур данных. В одном из проектов он разработал платформу данных с нуля, организовал процесс миграции из различных источников и оптимизировал существующие таблицы Clickhouse. В другом проекте Артём разработал продукт для расчёта активов с весом риска для отдела рисков. Он также реализовал конвейеры данных, создал платформу для модульного тестирования и разработал индивидуальную интеграцию с различными внутренними API.

Системный аналитик с 7+ годами опыта в финтехе и банковской сфере, специализируюсь на создании digital-продуктов, оптимизации процессов и системной интеграции. Работал с мобильными и веб-приложениями, CRM, платежной инфраструктурой, OpenAPI, ESB и микросервисной архитектурой. Умею выявлять реальные бизнес-проблемы, превращать их в понятные требования, выстраивать диалог между IT и бизнесом и доводить решения до внедрения. Регулярно взаимодействовал с командами разработки, QA, compliance и маркетинга.

Хорошее понимание процессов и методологий обеспечения качества и разработки программного обеспечения. Опыт разработки автоматизированных тестов с использованием PyTest. Опыт функционального тестирования, системного/юнит тестирования. 3 года опыта в роли руководителя команды и 10+ лет опыта в QA.

Михаил — QA-специалист уровня Middle+. Работает ручным тестировщиком в продуктовом ритейле. На проектах применял основные виды тестирования: функциональное, нефункциональное, смок/регрессионное, интеграционное и UI/UX-тестирование. Работал с тестовой документацией: составлял баг-репорты (Jira), тест-кейсы, проводил анализ и оптимизацию регресса. Тестировал Frontend в связке Devtools + Figma, а Backend — в связке Swager, Postman + PostgreSQL. Использовал CastleMock для создания моков. Проводил интеграционное тестирование (REST, Kafka). Анализировал логи в Kibana. Взаимодействовал с разработчиками, проектным менеджером, бизнес-аналитиками, дизайнером и другими участниками проектов.

Опытный Python-разработчик, team lead. Специализируется на асинхронном программировании и микросервисной архитектуре. Работал с фреймворками Flask, Django, FastAPI. Умеет работать с базами данных PostgreSQL, MongoDB, MySQL. Имеет опыт работы с Docker, Kubernetes, Git. Внедрял Prometheus и Grafana. Участвовал в разработке DLP-системы InfoWatch Traffic Monitor: ускорил работу системы на 40%, внедрив многопроцессную обработку и оптимизировав кеширование; внедрил Prometheus + Grafana, что позволило сократить время обнаружения инцидентов на 50%; разработал систему анализатора аудиофайлов с интеграцией ML-модели для транскрибации. Руководил командой из 5 разработчиков. Разработал личный кабинет пациента для телемедицинской платформы SmartMed, снизив цену записи на приём в 5 раз. Спроектировал и разработал микросервис записи к врачам и оплаты. В Лаборатории Касперского руководил разработкой системы Transparent Deal — системы проверки контрагентов на конфликт интересов. Разработал микросервис проверки физлиц, сократив инциденты на 17%. Перевёл брокер сообщений с Erlang на Kafka, что повысило отказоустойчивость системы. Работал над приложением для автоматического формирования финансовой отчётности (IFRS 17) в KPMG: разработал бэкенд на Flask, улучшив производительность генерации отчётов; интегрировал TypeScript (Angular) для фронтенда; внедрил TDD, что увеличило покрытие кода тестами на 80%. Создал систему автоматического парсинга, обработки и транскрибации аудио/видео в SberTech: разработал пайплайн для сбора и обработки аудиоданных; применил Selenium, WebRTC VAD, ASR, Spleeter.