Кирилл К. Data инженер, Middle

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.

Александр — опытный специалист в области Data Engineering с более чем 13-летним опытом работы на различных проектах. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как машинное обучение, анализ данных, программирование на Python и работа с большими данными. В своей работе Александр участвовал в разработке сервисов для быстрого поиска информации по Confluence компании, решения для оптимизации продаж в электронной коммерции с помощью умного поиска и умных рекомендаций, а также в научно-исследовательском проекте по обнаружению объектов на моментальных снимках физических процессов. Кроме того, он работал над многофункциональным приложением для инженеров, которое использует данные промышленного производства для расчёта оставшегося жизненного цикла устройства и вероятности отказа оборудования. Александр также имеет опыт работы в качестве разработчика клиентской части, где он занимался созданием конструктора бизнес-рассылок, дизайном и прототипом рекламных писем. Больше всего ему нравилось заниматься исследованиями пользовательского опыта, UX-анализом продуктов и проведением интервью с пользователями. Я ML-инженер с более чем двухлетним опытом. В IT, в целом, 10+ лет. До Data Science занимался Front-End разработкой в EPAM Systems. Обладаю успешным опытом как разработки ML-приложений на Python, так и всестороннего анализа данных.

Алексей — опытный Data инженер с более чем шестилетним опытом работы в проектах RnD, E-commerce & Retail и EdTech. В портфолио Алексея есть несколько успешных проектов: Customer360, разработка программного обеспечения для бухгалтерского учёта для одного из крупнейших розничных продавцов товаров для дома, Apache Superset по визуализации данных для целей BI, внутренний проект, направленный на решение проблем повторного развёртывания групп DAG Airflow на учётных записях Kohls и IAS, IAS Python Upgrade, настройка и поддержка кластера Hadoop/Spark, разработка приложений на Hadoop/Spark для научных целей. Алексей участвовал в разработке и поддержке групп DAG Airflow для преобразования данных, включая сшивание данных; разработал и спроектировал Metadag Airflow DAG, которая автоматизирует и повышает уровень понимания процессов в команде C360; выполнил общую миграцию из локальных в облачные сервисы; получил большой опыт в разработке приложений Flask, выполнении миграций БД с использованием SQLAlchemy и Alembic; разработал внутреннюю систему контроля доступа для приложения Superset; разработал пакет Python3 airflow-redeploy, который упрощает процесс повторного развёртывания групп DAG через официальный REST API и плагин REST API.

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.

Георгий — DevOps-специалист с опытом работы более трёх лет. Он обладает навыками работы с Ansible, ArangoDB, Bare Metal, Bash, Bitbucket, C, CI/CD, Confluence, Consul, Docker, Docker Compose, Docker Swarm, Envoy, Git, GitHub, GitLab, GitLab CI, Grafana, HAProxy, Jira, Kubernetes, Linux, Locust, Nginx, Nmap, Nomad, PostgreSQL, Prometheus, Python, Redis, SRE, Testing, Vagrant, VS Code. Георгий работал над проектами в сфере блокчейна и электронной коммерции. В его обязанности входило реагирование на инциденты, тестирование нод, консультирование по документации, отслеживание использования аппаратных ресурсов, работа с документацией и задачами. Георгий участвовал в подготовке к внедрению новых сервисов, обновлении существующих, балансировке трафика, проведении нагрузочных тестов, реагировании на инциденты на инфраструктуре. Также он занимался написанием CI/CD пайплайнов, развёртыванием тестовых сред, подготовкой физических Linux машин к деплою, написанием плейбуков и ролей. В целом, Георгий имеет опыт работы в различных проектах, связанных с DevOps, и может быть полезен для компаний, ищущих специалистов в этой области.

• Проведение исследований (качественные, количественные исследования, фокус-группы) • Формирование гипотез и предложений по улучшению • Создание CJM карт • Навыки написания ТЗ для разработчиков, дизайнеров • Навыки в Figma, Miro, пакет Adobe, Trello, Notion • офисные программы Microsoft Office и Mac OS • офисный пакет Google

– Опыт работы: 6 лет. – Личные качества: деловая и корпоративная этика, гибкость, коммуникабельность, стратегическое планирование, аналитическое и критическое мышление, креативность, точность и внимательность к деталям, умение планировать, стрессоустойчивость, лидерство. – Личные навыки: руководство коллективом, деловая коммуникация, контроль исполнения решений, организация деловых поездок, управление отношениями с коллегами, умение работать с тендерными закупками (оформление технических заданий, коммуникация с подрядчиками, отчетная документация), работа в системе многозадачности.

Более 5 лет опыта тестирования web/backend и mobile приложений Образование: высшее, Управление в технических системах Опыт работы в финтех, ритейл, телеком, логистика Опыт разработки тестовых артефактов Умение находить неочевидные баги и проблемы Умение работать в команде, коммуникабельность Умение быстро осваивать новые технологии и процессы Умение грамотно расставлять приоритеты

Специалист в области разработки высоконагруженных масштабируемых серверных систем. Опыт в проектировании и разработке корпоративных решений. Быстро вникает в задачи, высокий уровень самодисциплины, открытый и коммуникабельный. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ: - Знание и опыт разработки бизнес-логики на языке C# - Понимание и применение на практике принципов ООП - Оптимизация баз данных - Знание разработки систем с асинхронной обработкой запросов - Знание и опыт применения DI-контейнеров - Опыт разработки REST API - Опыт работы с Git - Интеграции с корпоративными системами - Интеграции с оборудованием - Кроссплатформенные серверные решения - Потоковая передача данных