Т. М. Бизнес аналитик, Middle+

3 + лет в сфере информационных технологий Управленческий опыт в качестве координатора сотрудников дежурной смены. Опыт работы с высоконагруженными системами: CRM, OTRS Имею практический опыт с инструментами: Miro, Jira, Confluence, Redmine, OTRS, SM, Grafana, Kibana, insomnia. А также успешные кейсы по сопровождению и внедрению CRM на всех МРФ (Agile). Завершенные проекты в качестве бизнес аналитика и верхеуровнево системного аналитика. Опубликованы научные ВАК статьи в журнале Экономика устойчивого развития

Технически сложная и интересная задача Оптимизация маршрутизации при комплектации заказов 1. Контекст / Описание: Цель — автоматизировать построение маршрутов отбора товаров на складе с учётом: весовых ограничений, температурных зон (холодильник, заморозка, ambient), приоритетов заказов (например, для онлайн-заказов с доставкой), текущей загрузки сотрудников. Изначально маршруты формировались вручную или хаотично, по порядку поступления заказов, что приводило к: пересечениям между сотрудниками, дублирующим перемещениям, ошибкам в комплектации и потерям времени. 2. Причина сложности: Процесс был частично неформализован, решения принимались "на месте". Температурные зоны требовали особого порядка: нельзя собирать заморозку раньше, чем ambient. Весовые ограничения влияли на очередность загрузки и на выбор маршрута (например, тележки не выдерживали перегруза). Не было единого алгоритма — каждый комплектовщик двигался по складу на своё усмотрение. 3. Моё решение / действия: Провёл интервью с логистами, кладовщиками и супервайзерами на смене, изучил реальные кейсы маршрутов. Совместно с бизнес-заказчиком определил ключевые ограничения и параметры маршрутизации: приоритеты заказов, габариты, зоны и холодовые цепочки. Построил TO-BE-модель маршрутизации в BPMN, с разветвлениями по типу продукции и маршрутам обхода. Описал User Stories и Use Cases для системы управления складом (WMS). Участвовал в тестировании логики маршрутов на ТСД (терминалах сбора данных), проверял корректность приоритизации и навигации. Организовал обратную связь от комплектовщиков после пилота, внедрил корректировки. 4. Результат: Время на сборку одного заказа снизилось в среднем на 20% (по внутренней аналитике склада). Количество ошибок при комплектации (например, замена товара, пропуск позиций) снизилось на 30%. Внедрена унифицированная логика маршрутов, понятная всем сотрудникам склада. Повысилась прозрачность контроля: теперь понятно, кто, где, и по какому маршруту работает.

Кирилл — опытный специалист в области Data Science с навыками работы в различных отраслях, таких как маркетинг, реклама и дизайн, производство, электронная коммерция и ритейл, финтех и банковское дело. Он обладает глубоким пониманием Python, инструментов анализа данных и управления базами данных. Кирилл также имеет опыт работы с BI-инструментами, Amazon, Apache AirFlow, ETL, Instagram, Nikto, PPC и MySQL. Он способен решать сложные проблемы, взаимодействовать с командой и обучать других. На своих проектах Кирилл выполнял задачи по дата-инжинирингу, разворачиванию и настройке баз данных, созданию etl-скриптов, автоматизации работы команд и разработке систем отчётности. Также он занимался прогнозированием, разработкой рекомендаций по работе с запасами, созданием моделей прогнозирования buybox и переносом систем в среду Apache Airflow. Опыт работы Кирилла включает в себя роли Data Scientist, бизнес-аналитика, аналитика данных и специалиста по работе с финансовыми данными. Его общий стаж работы на проектах составляет 5 лет и 8 месяцев. Ответы на дополнительные требования: 1) Участие в соревнованиях ML: во время обучения я периодически участвовал в kaggle соревнований, но только с точки зрения обучения и практики. Честно скажу, я более ориентированный на реальный результат человек, и люблю улучшать модели на реальных бизнесовых данных, не фанат синтетических соревнований. Хотя время от времени изучаю лучшие практики соревнований для новых для себя идей). 2) Профиль на github с примерами кода: Поскольку я больше работал как data scientist в небольшой команде, я во многом занимался разработкой аналитических скриптов, которые у меня физически есть, но я не заливал на github, потому что они во многом могут попадать под NDA. В любом случае, на тех. интервью если что я смогу ответить на интересующие вопросы. 3) Есть понимание и опыт c github, docker, плотно изучаю в свободное время. Подробнее готов рассказать о проектах на собеседовании.

Опытный Java-разработчик с 5-летним опытом разработки, кодирования, тестирования и отладки Java-приложений.Обладаю опытом управления небольшими командами до 5 человек, обеспечивая высокую производительность и взаимодействие внутри группы. Умею формулировать и ставить задачи, выполнять декомпозицию и разрабатывать архитектуру, для обеспечения качественного выполнения проектов.Имею большой опыт работы с Fintech-проектами и банковскими системами.

Основные навыки: Инструменты: Postman, Swagger, Jira, Test IT, GitLab, Kibana, DBeaver, Charles Proxy, BrowserStack, Xcode, Android Studio, ADB, Docker, Kubernetes , Apache Kafka. Тестирование: функциональное, нефункциональное, регрессионное, интеграционное, smoke, sanity, UI/UX, кросс-браузерное и кросс-платформенное тестирование Методологии: Agile, Scrum - Отлично разбираюсь в теории тестирования, знаю и понимаю как использовать основные методики тест-дизайна, есть понимание жизненного цикла ПО. - Знание основ протокола HTTP/HTTPS(Понимание клиент-серверной архитектуры, статус-коды, методы запросов и т.д.) - Опыт тестирования WEB-приложений (Back-end и Front-end) - Имеется опыт тестирования iOS и Android(Так же Back-end и Front-end) - Понимание как тестировать кросс-браузерность (BrowserStack) - Опыт использования программ: Android studio, xCode, Charles, Postman; Swagger, dBeaver, Kibana - Понимание как передаются данные в форматах: JSON и XML (Взаимодействие с RestApi) - Понимание Agile/Scrum методологий построения рабочего процесса - Знание HTML и CSS Я стремлюсь вносить значимый вклад в проекты, используя свои знания и опыт для повышения качества разрабатываемых продуктов. Например, добавила 200+ новых тест-кейсов, повысив покрытие функционала. Автоматизировала более 30 сценариев API-тестов на Postman, что ускорило регресс на 3 часа. Обучала новых сотрудников работе с TestIT и Jira, сократив время их адаптации

- Опыт руководителя группы разработки и руководителя проекта Образование: Высшее, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, Екатеринбург ФУО, Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем

Мне важно, чтобы написанный код приносил ценность бизнесу. Умею работать в команде, не боюсь новых вызовов и быстро осваиваю новые технологии.