Data инженер, Middle+

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.

Кирилл — опытный Data инженер с шестилетним опытом работы на проектах в сфере E-commerce & Retail и FinTech & Banking. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области работы с данными, включая SQL, Python, Power BI, Data Studio, Clickhouse, PostgreSQL, Numpy, Asynco, CatBoost, Firebase, Google Analytics, Яндекс.Метрика, Jira, Confluence, Scrum, Agile, GitHub, Google Sheets, App Script, Excel, Power Query, DAX, Asyncio, Lite, API, BPMN, UML, Hadoop, git, Gitlab, Bitbucket. На своих предыдущих местах работы Кирилл занимался разработкой и внедрением аналитических решений, оптимизацией процессов загрузки данных, работой с API для интеграции данных из различных внешних систем и сервисов, регулярным аудитом и нормализацией данных. Также он проводил обучение и онбординг для сотрудников.

Роман — опытный Data-инженер уровня Middle+ с опытом работы более 4 года. Он обладает широким спектром навыков в области разработки и аналитики данных, включая знание Python, PostgreSQL, Apache AirFlow, GreenPlum, SQL, Git, Docker, Kafka, Hadoop, Oracle, ETL, DWH, PySpark, Jira, Hive, Clickhouse, Data, MySQL, BI, API, FastAPI, Pl/SQL, MongoDB, Redis, Spark, Apache Spark, Bash, Confluence, GitLab CI/CD, Grafana, HDFS, CI/CD, GitLab, oozie, Scala, Akka, HTTP, REST, Jenkins, Jupyter Notebook. Роман работал над проектами в таких отраслях, как медиа, телекоммуникации, логистика и транспорт, финтех и банкинг. На проектах он занимался созданием и поддержкой ETL-конвейеров, рефакторингом кода, настройкой мониторинга и алертинга, проектированием решений для DWH и разработкой REST API. Опыт Романа включает работу в IT-компании, где он участвовал в создании изолированной среды разработки для аналитиков, а также в телекоммуникационной компании, автомобильном бизнесе и банке. В последнем проекте он разработал витрину данных, которая сэкономила компании порядка 80 млн рублей в квартал.

Работал в качестве консультанта по учëтной системе, а именно SAP. Занимался поддержкой и развитием системы. key- юзеры - либо отдел развития, в случае необходимости или в качестве nice to have, направлял в нашу команду требования на доработку/разработку/настройку в виде документа "Постановка задачи". В случае сложностей с его формированием, я, а том числе, принимал активное участие в этом процессе. В смысле необходимости определений/методологий и т. д. Есть чаянья пользователей - нужно сформировать задачу и решать еë. Проводится интервью пользователя в плане просто по-человечески поговорить, задать уточняющие вопросы, законспектировать. Далее я уже формирую спецификацию на доработку/разработку собственно разработчику. Какие поля из каких таблиц взять, т. е. как написать select по сути техническим языком. Далее данная задача добавляется в пул предстоящих задач на trello. Консилиумы бывали в случае, если задача сверхнетривиальна. В основном решалось силами конкретного консультанта с привлечением разработчика по необходимости. Описание бизнес-процессов, зачастую отсутствовало, в силу того что сначала не было ресурсов на аудит и документирование, а как санкции начались, уже по сути не для кого стало это делать. По проектам - делал сам, с нуля. Так же занимался активно в последнее время RPA (роботизация). REST API - не вопрос. Анализировал, читал, понимал, описывал на проекте. JSON, XML и т. д. По поводу логистики: я больше силëн в ТОРО. Так исторически сложилось. Крупными доработками/разработками по самой логистике, занимались коллеги Я работал изначально в бизнесе MI Насколько вижу, требуется на сколько бизнес-аналитик, сколько во всё стороны понимающий. С примесью системного. Это частая практика, ок. Я как раз больший уклон имею в техническую часть. В целом опыт смежный, ибо консультант безусловно является аналитиком. Как раз на стыке бизнеса и техники.

Backend разработчик, специализирующийся на создании веб-приложений с использованием фреймворков: Laravel, Symfony, Codeigniter и популярных фронтенд технологий. Имеет опыт управления проектами и выступал в качестве технического лидера. Занимается архитектурным проектированием проектов с эффективной и масштабируемой структурой. Способен обеспечить полный цикл разработки приложений, начиная от анализа требований и проектирования интерфейсов, заканчивая разработкой, тестированием и развертыванием. Имеет опыт работы над проектами разного масштаба.

Intellij Idea, SQL, DBeaver, SoapUI, WinScp, NotePad++, Java autotests, Backend тестирование, Тест-кейсы, Чек-листы, Регрессионное тестирование, Юзабилити, Мобильное, GitLab, Allure, Red Mine, Time Doctor, PyCharm, Node.js, Терминалы, Postman, Dev Tools, Jira, 3d-secure, ClickUp, Trello, Figma, Zeplin, Тест-кейсы, Чек-листы, Регрессионное тестирование, Юзабилити, Мобильное

Артём имеет опыт работы на позиции QA automation более 4 лет Стек: Тестирование API (REST, SOAP); JMeter, K6, Python, pytest, Kibana, Oracle, Postgres.