Data инженер, Senior

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.

- Senior Data Engineer с более чем 7-летним опытом работы, включая опыт создания платформ и конвейеров данных - Имеет знание и опыт моделирования DWH - Имеет практический опыт работы с коммерческими инструментами ETL - Обладает сильным опытом работы с данными - Имеет навыки работы с облачными сервисами AWS/MS Azure. - Активный, ответственный и открытый человек, готовый учиться и делиться приобретенными знаниями с коллегами, способный работать как самостоятельно, так и в команде.

Дата-Инженер с опытом работы более 6 лет. Моя цель в работе - стремление добиваться результатов, превосходящих чьи либо ожидания. Я понимаю важность соответствия моей работы конкретным требованиям каждого клиента и умею создавать эффективные стратегии, соответствующие потребностям. Я всегда ищу идеальное решение для всех задач каждого клиента. Языки программирования Python, SQL, Java. Инженерия данных Apache Hadoop, HDFS, Apache Hive, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow, dbt, Snowflake. Облачные сервисы Yandex Cloud(DataLens, Object Storage, Compute Cloud, Data Proc, Cloud Functions, Managed Service for PostgreSQL). Базы данных ClickHouse, MS SQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis. Брокеры сообщений Kafka. Data Science Pandas, NumPy. Визуализация данных Power BI, Tableau. Бэкенд Spring (MVC, Boot, Security, Data), FastAPI. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда», Схема «Снежинка»), Моделирование Сущность-Связь (ER), Нормализация / Денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Bash scripting, Kubernetes. Системы контроля версий Git, Bitbucket, GitHub.

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.

Дата-инженер с опытом работы более 5 лет. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных HDFS, Apache Hadoop, Apache Hive, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow. Облачные технологии Yandex Cloud (Object Storage, Compute Cloud, Data Proc, Virtual Machines, Managed Kubernetes, IAM, Cloud Functions, Managed Service for PostgreSQL). Базы данных PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, MongoDB, Elasticsearch, MS SQL, Redis. Брокеры сообщений Apache Kafka. Анализ данных Pandas, NumPy. Визуализация данных Power BI, Kibana. Бэкенд FastAPI, Flask. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда», Схема «Снежинка»), Моделирование Сущность-Связь (ER), Медальонная Архитектура, Data Vault, Нормализация / Денормализация. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes, Bash scripting. Системы контроля версий Git, GitHub, Bitbucket.

Александр — опытный инженер сопровождения с навыками работы в сфере информационной безопасности. Он обладает глубокими знаниями и опытом работы с различными системами и технологиями, такими как ПК ViPNet Administrator 4, ПК ViPNet Client 4, АПКШ Континент 4 и другими. Александр участвовал в нескольких проектах по внедрению и сопровождению систем информационной безопасности, включая проекты по импортозамещению контроллера домена и средств виртуализации, построению ЦОД, внедрению СКЗИ Континент 4, централизованному сопровождению средств криптографической защиты информации и средств защиты информации от несанкционированного доступа, а также в других проектах. Опыт Александра включает установку и настройку оборудования, проектирование ЛВС, монтаж оборудования, администрирование сетевого оборудования и другие задачи.

Fullstack тестировщик с опытом в ручном и автоматизированном тестировании. Начал карьеру с ручного тестирования, затем успешно освоил автоматизацию, что позволило мне глубже понять процессы разработки и тестирования для качество ПО. Увлекаюсь решением сложных задач и стремлюсь к постоянному развитию в области тестирования.

Целеустремленность Коммуникабельность Аккуратность

• 5 лет опыта работы с Java / Java EE • 2 года опыта работы с Kotlin • Хорошее понимание принципов ООП, SOLID, DI, Spring Framework и т. д. • Умение писать чистые и поддерживаемые тесты кода • Аналитическое мышление и навыки решения проблем

Елена отличается способностью анализировать факты, собирать необходимую информацию и на основании этого принимать взвешенные решения. Елена умеет планировать свою работу и определять цели. Правильно расставляет приоритеты. Редко оставляет дела на последнюю минуту. Внимательна не только к задаче в целом, но и к деталям работы.