Кирилл Ч. Data инженер, Senior

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.

Сергей — Data-инженер уровня Senior из Набережных Челнов. Специализируется на работе с большими данными и имеет опыт в отраслях E-commerce & Retail, AI & Robotics, Logistics & Transport, Telecom. Ключевые навыки: работа с базами данных (PostgreSQL, Oracle, MySQL), ETL/ELT-процессы, Apache Airflow, ClickHouse, Hadoop, Kafka, Scala, Spark, DataLens, Power BI, Confluence, Git, Kubernetes. Имеет опыт работы на следующих проектах: - Проект для крупного ритейла: миграция данных из различных источников, оптимизация процессов обработки данных, использование DBT, Trino, Helm, Groovy-скрипты для доработки компонентов Apache NiFi. - EasyCode: организация DWH-хранилища, автоматизация ETL/ELT-процессов, работа с ClickHouse, PostgreSQL, Google Sheets, визуализация данных в DataLens. - Мега маркет: разработка цифровых решений для e-commerce, миграция данных в ClickHouse и Greenplum, работа с Firebase, MsSQL, Яндекс.Метрика, Google Analytics. - KazanExpress: автоматизация отчётности и визуализация данных, создание дашбордов в DataLens, формирование витрин данных в ClickHouse. - МТС: формирование отчётности по продажам B2C и B2B, работа с MySQL, Oracle BI, Power BI.

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

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.

Более 6 лет в области обработки и анализа больших данных. Высшее техническое образование. Глубокие знания в проектировании ETL-процессов, разработке систем на основе Apache Spark и управлении жизненным циклом моделей машинного обучения. Опыт работы в крупных компаниях, таких как МАГНИТ и РОСНЕФТЬ, где участвовал в реализации сложных проектов, направленных на автоматизацию бизнес-процессов и оптимизацию работы с данными.

Опытный технический писатель с навыками работы в различных отраслях, таких как hardware, gameDev, manufacturing и AI & Robotics. Обладаю глубокими знаниями и опытом в разработке технической документации, инструкций и руководств для пользователей. Имею сильные аналитические данные о чем говорит мое звание молодого одаренного ученого за научную работу по литературе. Люблю писать и объяснять сложное. Легко нахожу общий языке с самыми разными разработчиками и девопсами. Большой опыт работы в написании документации для разработчиков. Люблю свою работу. Работала над проектами по написанию документации для разработчиков программного обеспечения, игр и физических устройств. В обязанности входило описание новых функциональных возможностей, подготовка визуальных материалов, устранение проблем в существующей документации и сотрудничество с другими отделами. На последнем месте работы также выполняла роль ментора для технических писателей: она занималась планированием и организацией работы команды, наставничеством и развитием сотрудников, контролем выполнения проектов, координацией с другими отделами и обеспечением высокого уровня качества документации.

- Администрирование инфраструктуры AWS, масштабирование систем - Проектирование отказоустойчивой архитектуры, опыт работы с трафиком - Построение, развитие и поддержка процессов CI/CD - Поиск и устранение неисправностей, анализ причин их возникновения

5+ лет опыта в ML и анализе данных, включая продакшн-разработку моделей. Коммерческий опыт с рекомендательными системами (Implicit, LightFM, SVD, DL-based), включая: Collaborative Filtering (ALS, LightFM, SVD); Matrix Factorization (SVD, ALS); Two-Tower Model (Deep Learning) — моделирование с использованием контентных признаков (тексты, эмбеддинги видео/аудио/изображений); Hybrid Model (CF + Content-Based) — интеграция поведенческих и контентных фич для рекомендаций; Transformer-based модели (YouTube DNN, SASRec) — учет последовательностей взаимодействий пользователей. Глубокое понимание алгоритмов RecSys и бустинга (LightGBM, CatBoost, XGBoost). Разработка и деплой моделей (классификация, регрессия, ранжирование) с использованием: PyTorch, TensorFlow; Triton Inference Server, TorchServe, TF Serving Feature engineering для RecSys и других задач; Проведение A/B-тестирования рекомендательных моделей и новых фич; Построение end-to-end ML пайплайнов, автоматизация CI/CD; Опыт с высоконагруженными и распределёнными системами (Spark, Dask, Ray); Разработка REST API (Flask, FastAPI), опыт работы с облаками (AWS, GCP, Yandex Cloud); Использование LLM (в т.ч. RAG) для бизнес-задач и интеграции с рекомендательными системами; Уверенное владение Python, Docker, Kubernetes; Анализ и визуализация данных (NumPy, SciPy, Pandas, Plotly).

Senior Business/System Analyst с 7,5-летним опытом работы в IT.Объединяя сильные технические знания и стратегическое мышление, я помогаю бизнесу трансформировать идеи в эффективные IT-решения. Моя специализация – системный анализ, управление требованиями и API-интеграции. Опыт охватывает различные домены: eCommerce, логистика, фудтех, недвижимость, финтех, HR-tech. Работал как на pre-sale и discovery-фазах, так и в полных циклах разработки продуктов. Владею инструментами: BPMN, UML, SQL, REST API, Camunda, Postman, Jira, Confluence, Axure RP, Figma, Kibana. Мои ключевые навыки:✔ Глубокий анализ бизнес-процессов – выявляю узкие места, оптимизирую и автоматизирую процессы.✔ Прототипирование и UX/UI – создаю понятные и удобные интерфейсы, учитывая пользовательский опыт.✔ API-интеграции и технические решения – описываю спецификации, проектирую взаимодействие между сервисами.✔ Взаимодействие с командой – эффективно коммуницирую с клиентами, разработчиками, дизайнерами и тестировщиками.✔ Agile/Scrum, работа в динамичных средах – адаптируюсь к изменениям, обеспечиваю гибкое управление требованиями. Работал над проектами в различных сферах: eCommerce – внедрение персонализированных систем лояльности, улучшение процессов доставки. Фудтех – разработка платформ для ресторанного бизнеса, оптимизация логистики доставки. Финтех – интеграция платежных сервисов, работа с финансовыми API. HR-tech – создание платформ для автоматизации HR-процессов и найма. Недвижимость – digital-решения для управления недвижимостью и продаж. Работаю на результат: успешно внедрил системы лояльности, улучшил управление доставкой, ускорил pre-sale процесс на 30%, сократил время на API-интеграции на 30%.