Дверник М. Системный аналитик, Senior

Опыт: более 2.5 лет в системном анализе на проектах монолитных и мобильных приложений. Тех.Стек: BPMN, UML, Swagger, Balsamiq, SoapUI. Ключевая экспертиза: сбор и анализ требований, ведение технической документации, описание и проектирование интеграций через SOAP и API. Ключевые достижения: реализовала процесс интеграции между монолитным сервисом и мобильным приложением. Мотивация: в поисках проекта web-приложения, хочет усилить экспертизу с интеграциями. Личные качества: Позитивная, открыта, структурированная.

Общий стаж работы: 3 года Аналитический склад ума, целеустремленность, внимательность к деталям. Хороший технический бэкграунд. Любит работать с БД, большими объёмами, проектирование и моделирование. Новые знания и опыт даются легко.

Управление проектами и консалтинг: проектное планирование, стандартизация управления коммуникациями, стейкхолдерами, стимулирование персонала, оптимизация проектных активностей • Бизнес- и системный анализ информационных систем, сбор и спецификация требований, процессный анализ, моделирование предметной области, разработка функциональной спецификации, нефункциональной – частично. Участие в • Опыт работы в распределенных российских и международных командах (Россия, Германия, Франция, Ирландия, Индия, Испания). Управление командами и ведение выделенных проектов (планирование работ, управление рисками, персоналом, поиск сотрудников, управление коммуникациями) • Анализ и улучшение процессов разработки и тестирования ПО, сервисов и руководства проектами • Методологии и стандарты: Lean, Kanban, Scrum, Waterfall, Hybrid agile, ISO 9001, PMBOK, BABOK, ITIL, NGOSS • Нотации: UML, BPMN, IDEF0, ARIS, Flow chart • Предметные области: логистика, MRP, планирование производства, телекоммуникации (BSS: CRM; OSS), документооборот, hr (управление командой, организация обучения), разработка и поддержка ПО

Создание внешних отчётов/обработок. Доработка конфигураций. Исправление ошибок. Разбираюсь в чужом коде.

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

КЛЮЧЕВЫЕ НАВЫКИ: • Опыт разработки ETL-процессов • Глубокое знание SQL: опыт работы с PostgreSQL, Greenplum, DWH • Базовые знания знания Python • Опыт с Apache Kafka • Опыт работы с MPP-СУБД (Greenplum) • Понимание концепций построения DWH • Опыт работы с BI-инструментами (Tableau, DataLens) • Опыт работы с оркестратором Airflow • Знакома с основами ClickHouse, DBT (Data Build Tool) • Базовый опыт проведения A/B-тестов для оценки качества данных • Опыт работы с системами контроля версий, включая Git ЛИЧНЫЕ И ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ КАЧЕСТВА: • Увлечена построением ETL-процессов. • Умею анализировать и структурировать данные, приводя их к единому и понятному виду. • Стремлюсь к чистоте и простоте кода. • Постоянно обучаюсь и совершенствую навыки в сфере Data Engineering. • Ориентирована на результат: ставлю цели и добиваюсь их. • Развиваю аналитическое мышление через книги.