Александр Ч. Data аналитик, Middle+

▪ Data Scientist / Data Analyst c более чем 5 летним опытом в области анализа данных и машинного обучения в различных отраслях, включая банковское дело, финансовые услуги, e-commerce и стартапах. ▪ Применение передовых методов анализа данных и машинного обучения для глубокого анализа текущих данных и процессов, оптимизации операций и извлечения ценных инсайтов, а также их адаптации к бизнес-потребностям. ▪ Разработка и проектирование систем разной сложности в соответствии с техническими требованиями и задачами, включая высокоэффективные, высоконагруженные и масштабируемые микросервисные приложения. ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов.

Data/Data Science аналитик с 8-летним коммерческим опытом, работающий в командах от 2 до 40 человек как удаленно, так и на месте. Имею опыт руководства командой от 2 лет. Участвовал в полном цикле разработки: от сбора требований владельца продукта до создания полностью автоматизированного процесс выпуска с высоким покрытием тестирования, подробной аналитикой и CI/CD. В дополнение к базовым знаниям реализовано несколько функций, связанных с разработкой на Python, JavaScript, Java, PHP, машинное обучение и искусственный интеллект. Увлечен развитием функций БД и бэкенда в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Опыт работы и навыки: * Python: основные библиотеки для анализа данных и построения ML-моделей (numpy, pandas, sklearn, scipy, mathplotlib, seaborn, Catboost, XGBoost) * SQL: сложные запросы, витрины данных, СУБД: ClickHouse, PostgreSQL, Trino; * Фундаментальные знания в области математики: теории вероятностей, статистики, линейной алгебре, матанализе; * выдвижение и проверка гипотез, проведение А/Б тестов; * Полный цикл ETL-процесса, от сбора сырых данных (из API или CRM платформ) до их обработки и построения витрин данных и создания ML-моделей; * опыт работы в BI платформах: Apache Superset, Redash, AWS QuicklSight; * опыт работы в облачных сервисах YandexCloud: Object Storage, Cloud Functions, DataProc; * опыт работы в облачных сервисах Amazon; * JupyterLab, PyCharm, Apache Zeppelin; * оркестрация рутинных задач в Apache AirFlow; * Работа с Big Data в Apache Spark (PySpark), Hadoop; * Опыт работы в фреймворке FastAPI; * Git; * Начальные знания в NLP и Computer Vision, знаком с Tensor Flow, Keras; * Ведение документации в Confluence; * Jira * Свободное чтение технической документации на английском языке, разговорный английский на среднем уровне; Сведения о дополнительных образованиях: * Диплом по направлению Data Science (Нетология). * Диплом по программе профессиональной переподготовки "Переводчик в сфере профессиональной коммуникации (английский язык)" (МИРЭА). Аналитический склад ума, скрупулезен, внимателен к мелочам, алгоритмическое мышление. Личные качества: трудолюбие, добросовестность, целеустремлённость, ответственность.

Свободно владею английским; ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Разработка базы данных Логический и физический дизайн базы данных; Мониторинг производительности БД, Root Cause Analysis; Программирование на PL / SQL, T-SQL, хранимые процедуры, функции; Программирование ETL-процессов с использованием PL / SQL; Data Science: Исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, SciPy; Визуализация данных с использованием Matplotlib, seaborn; Разработка веб-приложений с использованием Flask and Docker; Обучение и тестирование моделей машинного обучения с использованием opencv, scikit-learn, keras, tensorflow, Jupyter Notebook; Data Mining: Предобработка данных: выбросы и пропуски в данных; Построение и оценка регрессионных моделей с применением Логистической регрессии и Дерева принятия решений для задачи банковского скоринга; Text Mining с применением Метода опорных векторов и Наивного Баессовоского классификатора для задачи SMS спам фильтра; Анализ потребительской корзины (Аффинитивный анализ) наа базе сети продовольственных товаров с применением алгоритма Априори на языке R; Разработка интерактивных дашбордов с использованием Tableau, Grafana и Excel Power Query. Дополнительные навыки: Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.

Профессиональный Java программист. Отлично понимает принципы ООП, обладает знаниями алгоритмов и структур данных, паттернов программирования. Имеет опыт проектирования и работы с СУБД. Обладает знаниями JUnit-и интеграционного тестирования систем. Обладает пониманием SOLID, REST, механизмов работы HTTP-приложений. Опыт создания REST API сервисов, работы с веб сокетами.

Специалист по разработке широкого профиля с более чем 13-летним опытом коммерческой разработки во фронтенде, бэкенде, iOS разработке, Android разработке, реверс инжиниринге, геймдеве, разработке ботов. За плечами более 15 проектов в таких сферах как одиночные и многопользовательские игры, социальные сети, e-commerce, blockchain, автоматизация бизнес-процессов, LLM. Работал как над стартапами, так и над продуктами крупного бизнеса. Занимался как разработкой «с нуля», так и переработкой и улучшением существующих продуктов. Имею хороший опыт работы на всех этапах разработки ПО: определение требований, создание плана разработки, проектирование архитектуры, детальное проектирование, написание документации, кодирование и отладка, тестирование, интеграция, корректирующее сопровождение. Работал над проектами таких компаний как МТС, Газпром нефть, СберБанк, ZeptoLab.

Родион — QA-инженер с опытом работы на проектах в сферах FinTech & Banking и Logistics & Transport. Специализируется на ручном тестировании ПО. На проектах выполнял следующие обязанности: - ручное тестирование web-приложений; - составление тестовой документации (чек-листы, тест-кейсы); - работа с системами управления тестированием и баг-трекинговыми системами (Jira, Zephyr, QASE, Redmine, TestRail); - анализ логов для поиска и диагностирования ошибок (Kibana); - демонстрация реализованного функционала в рамках демо и приёмки; - проведение функционального, нефункционального и регрессионного тестирования; - подготовка тестовых данных; - разворачивание тестовой среды; - взаимодействие с командой проекта. Достижения: - участие в успешной реализации и выпуске в прод проекта Blog; - внедрил практику проставления DoD на ранних этапах тестирования, что позволило сократить приёмочное тестирование на 40%; - создал стандартизованные шаблоны тест-кейсов, которые помогли снизить время на обучение новых сотрудников; - сокращение количества багов на 20% благодаря улучшению тестовой документации; - работал в тесной координации с разработчиками и дизайнерами для успешного запуска веб-приложения.

Кандидат имеет опыт 3,5 года в ручном тестировании, имеет опыт с различными типами тестирования (функциональное, нефункциональное, регресс, смоук) и в написании тестовой документации (тест-кейсы, чек-листы). Имеет опыт тестирования REST API с использованием инструментов Postman и Swagger, а также навыки работы с DevTools и логами (Kibana) для локализации и анализа багов. Хорошо знаком с принципами клиент-серверных приложений, PostgreSQL, участвовал в проектах уровня Яндекс и имеет опыт взаимодействия с межфункциональными командами. Имеет опыт с Linux. Работал на новых и действующих проектах, с постоянными правками и неактуальными тест-кейсами. Адекватно реагирует на критику и переработки. На проекте ожидает, что встретит новые инструменты или прокачается в уже знакомых. Последний опыт не оправдал ожидания, кандидата приглашали в интересный проект, но команда не собралась. Плюсы: - гибкий в убеждениях и хорошо справляется со стрессом; - готов работать в режиме многозадачности; - пунктуальный. Минусы: - нет опыта в тестировании безопасности; - не работал с Docker.