Яна С. Системный аналитик, Middle

Соответствие вакансии: - Опыт работы системным аналитиком от 3х лет (да); - Знания и навыки работы с бизнес-, функциональными и нефункциональными требованиями (да); - Навыки проектирования ИТ-систем (да); - Понимание архитектурных подходов к созданию программного обеспечения (да); - Понимание процесса и целей создания микросервисных решений (да); - Навыки описание диаграмм в UML, как преимущество в PlamtUML (да); - Опыт работы управления проектами и работа с Jira, Confluence (да); - Навыки описания API и знание спецификации OpenAPI (Swagger) (да); - Знание и опыт работы с Kibana (анализ логов) (да); - Знание теории БД и опыт их проектирования (да); - Навыки работы с данными в СУБД MongoDB, PostgreSQL (да); - Знания разных видов интеграционного взаимодействия (да); - Навыки описания бизнес-процессов, как преимущество в BPMN (да); - Английский язык – intermediate (да, B2).

Опыт анализа требований и составления задач около 3х лет -Опыт разработки технических заданий и проектирования IT-решений (в т.ч. описание модели предметной области, алгоритмов, use-case) -Опыт разработки пользовательской документации -Опыт постановки задач разработчикам -Понимание жизненного цикла разработки ПО -Опыт работы в команде (по методологиям Scrum, Waterfall) -Опыт проведения демонстраций конечным пользователям -Опыт работы с СУБД (Postgres), умение строить SQL-запросы -Владение инструментом моделирования (draw.io) -Описание бизнес-процессов в графических нотациях BPMN, UML -Общее понимание принципов разработки REST API, SOAP -Общие знания принципов верстки: HTML, CSS -Знание форматов XML, JSON

Более 20 лет опыта в ИТ-индустрии. Специализация: backend-разработка на PHP Область экспертизы: - системы равномерного многофакторного распределения загрузки на сотрудников; - организация процессов отдела продаж девелоперов (застройщиков); - финансовые, аналитические отчеты и прогнозирование; - e-commerce Достижения за последние 3-5 лет: распределённые системы ориентированные на событийную модель (EDA); прогнозирование на основе исторических данных; автоматизация бизнес-процессов любой сложности. Опыт управления командой, наставничества: подготовка менти к прохождению экзамена от вендора

Стек: ФТ, НФТ, Use Case, SQL, ER, UML, Figma Use Case Analysis Jaeger ITSM Изученный стек: REST API, JSON, Postman, Swagger, DFD, User/Job Story, BPMN, Модель С4 Системный анализ Разработка технических заданий Опыт в e-commerce, но готов рассматривать все отрасли и расширять свой опыт

Самая интересная и/или технически сложная задача из опыта? Миграция NFT моделей с одного блокчейна на другой. А также, написание автоматической миграции и конвертирования крипты с одного кошелька в одном блокчейне, на другой Из более повседневных задач, интеграция игровой механики в приложение, которая предполагала работу с canvas. Куда хотелось бы развиваться: технически или в менеджмент? Я очень гибкий человек, на данный момент я бы хотел развиваться технически, но я бы хотел, чтобы менеджмент задачи тоже имели место быть Какими задачами хотелось бы заниматься? Мне интересны все задачи, больше всего интересно то, что привносит вызов в работу. Интересно поработать с музыкой, графиками, чем-то нестандартным. Какими задачами не хотелось бы заниматься? Меня не пугает легаси или что-либо еще

Константин — опытный IT-специалист, бизнес-аналитик с опытом работы более 11 лет. Он работал над проектами в таких отраслях, как телекоммуникации, электронная коммерция и ритейл, а также производство. Константин обладает широким спектром навыков, включая работу с Qlik, ETL, Oracle, SAP, Web, BI, облачными технологиями и аналитикой. Он также имеет опыт в проектировании баз данных, разработке и поддержке пользовательских интерфейсов, работе с интеграциями и обучении. QlikView, QlikSense, NPrinting cо всеми тремя продуктоми работал NPrinting - делал отчеты в эксель формате которые в итоге приходили пользователю на ежедневной основе на почту ( за основу отчета брались qvd файлы) QlikView, QlikSense - весь процесс ETL и построение отчета на основе полученного среза данных. Модели данных - есть понимание и в чем различие звездочки и снежинки, участвовал в проектировки Кубы (OLAP) - это многомерные массивы, в основном забирал с кубов данные с помощью QlikView и в итоге реализовывал отчетность GIT - работал с гитом, но QlikView, QlikSense не поддерживают версионность в git, если только у вас нету самописного приложения или платного приложения REST API - работал, подключался к яндекс метреке через API JSON, XML - это формат данных, парсил данные с помощью QlikView, QlikSense для приведения данных в простую плоскую таблицу Знание Python - глубоких знаний нет. Парсил JSON, XML с помощью Pandas , выгружал данные из БД чистил их и перекладывал в другую БД Знание принципов инкрементальной загрузки - реализовывал в проектах на QlikView, QlikSense. ODBC и OLEDB (драйвера) это коннекторы для подлючения к рефлиционным DB OLEDB не только к реалиционным данным ODBC и OLEDB как бы это основа для выгрузки данных из базы с помощью QlikView, QlikSense работал с ними, создавал коннекторы для подключения к базам и не только