Тимофей М. 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.

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.

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.

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.

Тимур — Data инженер уровня Senior из Москвы, специализация — работа с данными. Имеет высшее образование по специальности «Управление и информатика в технических системах». Ключевые навыки: Anchor, Apache AirFlow, Apache Kafka, Apache Spark, CI/CD, ClickHouse, Data Vault, DBT, Docker, DWH, ETL, Git, GitLab, Grafana, Hadoop, Identity Server, Linux, Microsoft, OLAP, OLTP, Oracle Pl/SQL, PostgreSQL, Prometheus, Python, SQL, SSAS, SSIS, HDFS, Hive, Spark. Опыт работы на проектах: - Mediascope (с 2023 года, отрасль — Media): разработка и оптимизация ETL-пайплайнов для обработки рекламных данных на Spark, реализация унифицированной системы конфигурации Airflow DAG’ов, загрузка данных в Data Lake с интеграцией Kafka и Spark Streaming, внедрение системы алертинга и мониторинга кластера, интеграция ML-модели Whisper для транскрибации рекламных видео в текст. - Ингосстрах Банк (1 год 7 месяцев, отрасль — FinTech & Banking): реализация клиентского Web-сервиса с интерактивными отчётами по банковским продуктам на основе собранных в Oracle датасетов, унификация и очистка данных со всех неупорядоченных источников, работа с командной строкой Linux, Greenplum, знакомство с Teradata. Построение и развитие банковского DWH на Oracle Обработка потоков данных (clickstream, IoT) в экосистеме Hadoop (Spark, HDFS, Hive) Наполнение Big Data Platform (подключение различных источников, создание, очистка и стандартизация датасетов) Дизайн системы оповещений и метрик состояния Hadoop-кластера с помощью Grafana + Prometheus Проект по транскрибации нескольких миллионов роликов с помощью ML

- Более 13 лет коммерческого опыта в дизайне; - Разработка и проектирование интерфейсов, корпоративных сайтов, сервисов, лендингов, интернет-магазинов, мобильных приложений; - Продуктовое исследование, CJM, вайрфрейминг, прототипирование, проектирование логики взаимодействия; - Создание и работа с UI Kit и дизайн-системами; - Создание иллюстраций и анимаций - Разработка логотипов и айдентики. Портфолио: https://www.figma.com/file/2ef3RqWHhYi6HONPUqyy6x/Portfolio-demo?type=design&node-id=581-25300&mode=design&t=G6TuMXpMoxfUbGqr-4

Активный, ответственный и целеустремлённый специалист с сильным математическим образованием, системным мышлением и аналитическим складом ума. Практикую системный подход к поставленным задачам, работаю на результат. С интересом осваиваю новые технологии, стремлюсь к обучению и саморазвитию. В трудностях вижу в возможность получить уникальный опыт. Помимо проектирования распределенных систем и борьбы за проценты uptime, убежден, что лучшие решения рождаются на стыке технологий, математики и понимания бизнеса. Для меня архитектура — это инженерия в чистом виде: найти надежное решение сложной проблемы. Горжусь тем, что мои архитектурные решения (как в Газпромбанке, так и в РТ Лабс) напрямую влияли на бизнес-метрики: рост продаж кредитов, снижение time-to-market. Вне работы люблю задачи, требующие терпения и системного подхода и ощущения “потока”. Ищу проект, где смогу применить весь спектр навыков — от глубокого тех.погружения до стратегического видения — для создания по-настоящему мощной и современной ИТ-платформы. Самая интересная и/или технически сложная задача из опыта? Проектирование и внедрение системы аналитики поверх централизованного логирования. В рамках этой задачи требовалась обработка Big Data: Работа с огромными объемами логов (ELK, Hadoop, Spark). Распределенность и отказоустойчивость: Система развернута в двух дата-центрах (active-active), требующая сложной синхронизации и обеспечения бесперебойной работы. Работа в режиме реального времени. Для выявления аномалий применялись ML/AI Куда хотелось бы развиваться: технически или в менеджмент? Технически Какими задачами хотелось бы заниматься? Внедрением новых технологий: AI/ML, гибридные облака Иные высоконагруженные, отказоустойчивые системы Повышение эффективности разработки и снижение time-to-market: Разработка и внедрение технологической стратегии и roadmap Масштабирование и оптимизация производительности Какими задачами не хотелось бы заниматься? Менеджментом

3 года в системном и бизнес-анализе на зарубежных и РФ проектах Образование - высшее. Диплом специалиста: информационная безопасность автоматизированных систем, МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва Создание систем с нуля, редизайн сайтов

Клим — опытный QA-специалист с грейдом Middle+. Он обладает навыками работы с различными инструментами и технологиями, такими как Androidx, API, Bash, Charles, Confluence, Cross-browser testing, Cypress, DevTools, Git, GitLab CI, HarmonyOS, Jira, PostgreSQL, Postman, Proxy, REST, Selenium, Smoke testing, SOAP, Testing, WebDriver, а также навыками разработки и тестирования. Клим имеет опыт работы на проектах в сфере e-commerce & Retail и AI & Robotics. Он участвовал в разработке маркетплейса по продаже продуктов и товаров для дома для сети магазинов SPAR, где занимался анализом требований, написанием тестовой документации, тестированием и анализом систем на основе микросервисной архитектуры (MSA), автоматизацией тестирования при помощи Selenium WebDriver и JavaScript, проведением мобильного тестирования на iOS/Android/HarmonyOS и другими задачами. Также Клим работал над проектом по созданию ПО для генерации контента с помощью искусственного интеллекта, где выполнял аналогичные задачи. Кроме того, он участвовал в разработке и внедрении новых плагинов для заказчиков, интеграции между сайтами, а также выполнял различные проекты на заказ. Общая продолжительность работы Клима на проектах составляет 4 года и 1 месяц.