Data инженер, Senior

Игорь — опытный data-инженер с семилетним опытом работы в крупных проектах. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области Big Data, Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra, Clickhouse, Kubernetes, Java, Scala, Python и других технологий. Игорь участвовал в разработке корпоративного хранилища данных для крупного ритейлера, где отвечал за архитектуру системы. Также он руководил сервисной группой дата-инженеров в проекте Detego, занимался поиском специалистов, созданием архитектуры СХД, управлением данными и определением приоритетности задач команды. В качестве ведущего инженера Игорь разрабатывал и поддерживал микросервисное приложение публикации-подписки, а также участвовал в создании платформы данных с нуля для всемирной розничной компании. Кроме того, он работал над проектом по разработке системы Identity Management.

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.

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.

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.

Павел Свиридов — Data Scientist с опытом разработки и внедрения аналитических решений в крупные производственные и инфраструктурные проекты. Его специализация охватывает полный цикл построения и продакшн-внедрения ML-моделей, а также стратегическое развитие аналитических систем и руководство командами. Среди его достижений — реализация масштабных проектов с применением ML, внедрение более десяти информационных систем в бизнес-процессы компании, снижение годовых издержек на десятки миллионов рублей, а также ликвидация технического долга, приведшая к росту стабильности и скорости разработки. Павел ориентирован на внедрение современных технологий, оптимизацию процессов и повышение точности прогнозных решений. Он уверенно работает как в роли технического исполнителя, так и в роли лидера команды. Ключевые компетенции: · Полный цикл разработки ML-моделей: от сбора данных до мониторинга в продакшене · Построение предиктивной аналитики, прогнозирование, классификация, регрессия · Обработка, агрегация и визуализация данных: Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn · Интеграция моделей и API в инфраструктуру с помощью Docker и Kubernetes · Мониторинг и сопровождение через Grafana и лог-аналитику · Управление командами аналитиков, стратегическое планирование, KPI-контроль · Оптимизация бизнес-процессов через внедрение информационных систем · SQL- и Python-скриптинг, работа с базами: Oracle, PostgreSQL, DBeaver · Инструменты: Git, GitLab, Oracle Developer, DBeaver, Grafana, Jupyter · ML-библиотеки: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost

Опыт работы: более 5 лет 1. SAP ERP: - настройка и формирование технических заданий на доработку функционала SAP ERP по модулю "Техническое обслуживание и ремонт оборудования" - техническая поддержка Заказчика по модулю ТОРО -знание бизнес-процессов управления ремонтами и обслуживания оборудования 2. Работа с НСИ в ERP SAP. 3. 1С: Управление Холдингом: - настройка и формирование технических заданий на доработку функционала 1С: УХ по модулю "Техническое обслуживание и ремонт" (ТОиР) - техническая поддержка Заказчика по модулю ТОиР - знание бизнес-процессов управления ремонтами и обслуживания оборудования 4. Работа с НСИ в 1С: Управление Холдингом.