Денис Ф. 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.

Data Engineer с опытом 4-х лет в ETL/Data разработке, обладающий знаниями концепций хранилищ данных, опытом разработки процессов загрузки данных, создания ETL процессов, построение витрин данных. Разработка на Python, включая: Разработка ETL процессов в Apache Airflow Опыт в использовании Pandas, PySpark, Numpy, ORM Использование Rest API Программирование математических и криптографических алгоритмов Анализ и обработка данных Oracle, PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum включая: Логическое и физическое моделирование баз данных Настройка производительности, индексация, распараллеливание, подсказки, статистика, создание хранимых процедур Разработка ETL процессов в Apache Airflow Построение витрин данных

Data Engineer с 3 годами опыта в построении и оптимизации хранилищ данных, разработке ETL-процессов и формировании надёжных моделей данных для аналитики. Обладаю опытом работы с крупными финансовыми DWH, интеграцией разрозненных источников и оптимизацией производительности запросов. Нацелен на повышение качества данных и эффективности решений, принимаемых на их основе.

• Сильные технические и математические навыки, умение быстро осваивать инструменты и алгоритмы для работы с данными благодаря богатому и глубокому опыту сфере анализа и исследований • Приобрел успешный опыт в Data Science, начиная от научных исследований (c 2010), потом практических задач для ИТ инфраструктуры инновационного экопарка переработки отходов, и сейчас в проектировании функциональных требований к архитектуре и в сборке и разработке ML моделей и подходов для сложных аналитических систем (умного озера, СУДД, банка, телекоммуникаций) • Эксперт в языке Python (PyCharm & Jupyter) для решения задач по Data Science и для анализа данных (также есть опыт веб разработки в Django & Flask) • Работает с библиотеками, такими как Pandas (+Dask), NumPy, Matplotlib (seaborn, plotly), Statsmodels, SciPy, Scikit-learn и Keras, NTLK, PySpark • Моделировал данные для машинного обучения • Знаком с архитектурой и компонентами экосистемы Big Data, включая GreenPlum, HDFS и облачные хранилища, такие как S3 (MinIO) • Понимает особенности работы с колончатыми базами данных, особенности написания запросов и их последовательной оптимизации, влияние вида запроса на скорость работы и нагрузку на базу данных, задачи и операции, которые требуют специфического решения для колончатых баз данных • Обладает опытом работы с BI инструментами, включая Power BI, Apache Superset (эксперт), Zeppelin • Имеет опыт использования контейнеризации и оркестрации с Docker, включая CI/CD процессы в GitLab • Знаком с ETL инструментами Apache AirKow, DBT, Spark • Также владеет знанием языков программирования C, C++, Java Script, HTML, CSS • Управляет проектами и пользуется инструментами Jira, ConНuence • Обладает опытом работы в Agile среде (- Scrum, Kanban) с использованием инструментов управления проектами, таких как Jira и ConНuence Coursera. Введение в квантовые вычисления. Нейронные сети и глубокое обучение.

Даниил — Data инженер уровня Senior из Сочи, Россия. Специализируется на работе с большими данными, имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Ключевые навыки включают Apache AirFlow, Apache NiFi, Apache Spark, Bash, Big Data, CI/CD, ClickHouse, DBT, Docker, DWH, ETL, Git, GitLab CI, Hadoop, Hive, Kafka, Kubernetes, Linux, PostgreSQL, PySpark, Python, RabbitMQ, Redis, SQL, Trino и другие. Имеет высшее образование по специальности «Информатика и вычислительная техника» и среднее профессиональное образование по направлению «Информационная безопасность телекоммуникационных систем» Сибирского Государственного Университета Телекоммуникаций и Информатики. Опыт работы на проектах: - В роли Data Engineer Team Lead участвовал в нескольких проектах банка (с августа 2020 года), где занимался разработкой архитектурных решений, управлением командой, планированием задач, ревью кода, разработкой ETL процессов поставки данных в DWH, оптимизацией производительности и другими задачами. - В роли Data Engineer работал над проектом по хранению данных и технической поддержке пользователей в компании из сферы E-commerce & Retail (апрель — август 2019 года), где выполнял задачи по технической поддержке пользователей, обслуживанию вычислительной техники, обучению сотрудников и ревью.

UI дизайнер с опытом 2+ года. Любовь к дизайну, аналитическому мышлению и решению сложных задач подталкивают меня на непрерывное участие в развитии своих достижений и профессиональных навыков. Окончила курсы: Filschool — основы дизайноведения WayUP — углубление в дизайн Uprock — профессия UX/UI дизайнер Itech — проектирование интерфейсов

Нарек — опытный QA-инженер с навыками автоматизации тестирования. Обладает глубоким пониманием микросервисной архитектуры, работы с Docker и Kubernetes, а также опытом использования GitLab для непрерывной интеграции. Нарек способен тестировать бэкенд HTTP и gRPC, работать с базами данных PostgreSQL и библиотеками запросов requests и psycopg2. Умеет писать тестовые фреймворки на Pytest и использовать Allure для отчётности. Имеет опыт работы в проектах для компаний из сфер телекоммуникаций и страхования. Нарек успешно справляется с различными видами тестирования, написанием тест-кейсов, менторингом и обучением других автоматизаторов. Обладает навыками работы с API, REST, SQL, Python, Selenium, Jenkins, Jira и Confluence. Способен анализировать и читать техническую документацию, а также взаимодействовать с разработчиками для повышения коммуникации и ускорения ликвидации багов.