ДМ
Денис М.
Мужчина
Грузия, Тбилиси, UTC+4
Ставка
4 007,57 Р/час
вкл. НДС 5% (148.57 Р)
Специалист доступен с 3 июля 2025 г.
Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.
Подробнее
О специалисте
Специализация
Data аналитик
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — B1
Главное о специалисте
Денис — опытный специалист уровня Senior, обладает навыками в области Data-аналитики.
Работал над проектами в сферах FinTech & Banking, E-commerce & Retail и LifeStyle. В роли Data Engineer занимался разработкой и оптимизацией ETL-процессов, автоматизацией отчётности и поддержкой data-driven решений. Внедрял масштабируемые конвейеры обработки данных на Google Cloud Platform и Yandex Cloud, использовал Airflow, ClickHouse, DBT и другие инструменты для работы с данными.
В рамках проектов:
- сократил время ручного преобразования отчётов до 10 минут;
- ускорил обработку данных в ClickHouse на 30%;
- внедрил Airflow для управления ETL и уменьшил ошибки при обработке данных на 40%.
На позиции Senior Technical Support (L2) решал сложные технические проблемы, взаимодействовал с командами разработчиков и улучшал функциональность платформы.
Проекты
(5 лет 7 месяцев)
Платформа для аналитики и обработки данных.
Роль
Data Engineer
Обязанности
Ориентированная на оптимизацию ETL-процессов, автоматизацию отчетности и поддержку data-driven решений для клиентов в сферах ставок, healthtech и внутренней бизнес-аналитики.
• Разработка и поддержка надежных ETL-процессов с использованием Airflow, автоматизация преобразования и загрузки данных в S3 и ClickHouse.
• Оптимизация хранилища данных на ClickHouse, обеспечивая обработку более 100 млн событий в день для внутренней аналитики на платформе ставок.
• Проектирование и развертывание масштабируемого end-to-end конвейера обработки данных на Google Cloud Platform, автоматизировав обработку отчетов из 10+ медицинских систем для 150+ клиентов в сфере healthtech.
• Разработка внутреннего Slack-бота для учета рабочего времени на GCP, что уменьшило ошибки учета в 2 раза и заменило платное решение.
• Настройка мониторинга и алертинга в Grafana и Prometheus, автоматизация логирования с ELK.
• Оптимизация запросов в PostgreSQL и ClickHouse, улучшение производительности агрегации данных.
• Разработка пайплайнов DBT для трансформации данных и обеспечения чистоты схемы данных.
• Участие в CI/CD для управления инфраструктурой данных с использованием Terraform и Docker.
• Взаимодействие с командами аналитики и продуктового менеджмента, построение data-driven культуры.
• Организация TechTalks для команды по данным, развитие внутреннего обучения.
Достижения
• Сократил время ручного преобразования отчетов с нескольких недель до 10-минутного автоматизированного процесса, повысив надежность данных.
• Ускорил обработку данных в ClickHouse на 30% за счет оптимизации индексов и структур хранения.
• Внедрил Airflow для управления ETL, что позволило уменьшить ошибки при обработке данных на 40%.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, API, SQL, Python, Grafana, AWS, Prometheus, Slack, ClickHouse, Hadoop, Terraform, ELK, Kafka, Apache AirFlow, GCP, S3, DBT
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Январь 2024 - По настоящее время
(1 год 7 месяцев)
Система аналитики и обработки данных для e-commerce, обеспечивающая мониторинг цен, товарных позиций и конкурентного анализа для крупных ритейлеров.
Роль
Data Engineer
Обязанности
Основной фокус — масштабируемые ETL-процессы, автоматизация сбора и обработки данных, а также оптимизация мониторинга данных с использованием BI-инструментов.
Задачи на проекте:
• Разработка и оптимизация ETL-конвейеров для автоматизированной обработки данных ритейлеров
• Оптимизация извлечения данных, рефакторинг более 100 скриптов парсера и краулера, улучшение логики обработки данных
• Внедрение системы мониторинга и алертинга с Grafana для повышения надежности ETL-процессов
• Автоматизация проверки данных и разработка 10+ специализированных инструментов для Data Engineers
• Оптимизация работы с API поставщиков данных, настройка обхода защит (reCaptcha, DataDome, Akamai, Cloudflare)
• Разработка data pipelines на Airflow для агрегации и обработки данных из различных источников
• Настройка логирования с ELK для быстрого обнаружения аномалий в данных
• Взаимодействие с командами аналитики и продуктового менеджмента для улучшения отчетности
• Подготовка документации, наставничество для 3 стажеров и младших инженеров
Достижения
• Увеличил скорость обработки данных на 400% за счет рефакторинга логики проекта и автоматизации data pipelines
• Добился 99% безаварийной доставки данных в течение 6 месяцев благодаря внедрению системы мониторинга и алертинга
• Сократил время еженедельных обсуждений на 50%, внедрив BI-инструменты для наглядной аналитики данных
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, SQL, Python, Grafana, Prometheus, Data, ClickHouse, Hadoop, Terraform, ELK, Kafka, Apache AirFlow, Cloudflare, Работа с интеграциями, web scraping, BI инструменты, Engineering
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Январь 2022 - Декабрь 2024
(3 года)
Платформа сквозной аналитики и управления маркетинговыми кампаниями, объединяющая данные о звонках, трафике, конверсиях и рекламе для повышения эффективности бизнес-аналитики клиентов.
Роль
Senior Technical Support (L2)
Обязанности
• Анализ и оптимизация бизнес-процессов клиентов для повышения эффективности сквозной аналитики
• Решение сложных технических проблем, устранение ошибок интеграции с CRM и аналитическими системами
• Взаимодействие с командами разработчиков для исправления критических багов и улучшения функциональности платформы
• Оптимизация обработки заявок, сокращение времени реакции на инциденты
• Разработка стратегических рекомендаций по использованию аналитических инструментов для клиентов
• Обучение новых сотрудников технической поддержке, передача знаний внутри команды
• Тестирование API-интеграций с рекламными платформами и настройка трекинга событий
• Внедрение улучшений в процесс обработки данных, повышение качества отчетности
Достижения
• Улучшил сквозную аналитику для 30+ клиентов, проведя глубокий анализ их бизнес-процессов, что привело к заключению дополнительных контрактов
• Увеличил среднюю стоимость аккаунта на 15% благодаря персонализированной поддержке и стратегическим рекомендациям
• Сократил время обработки сложных технических заявок на 20%, внедрив эффективные процедуры диагностики и решения проблем
Стек специалиста на проекте
REST, JSON, SQL, CRM, Техническая поддержка, Работа с интеграциями, Аналитика данных, BI инструменты, Сквозная аналитика
Отрасль проекта
LifeStyle
Период работы
Январь 2020 - Декабрь 2022
(3 года)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Университет ИТМО
Специальность
Моделирование данных/Хаузинг и администрирование баз данных
Завершение учебы
2021 г.
Высшее
Учебное заведение
Владимирский государственный университет им. А. Г. и Н. Г. Столетовых
Специальность
Связи с общественностью, реклама и прикладные коммуникации, специалист
Завершение учебы
2014 г.
Высшее
Учебное заведение
Владимирский государственный университет им. А. Г. и Н. Г. Столетовых
Специальность
Радиотехника, электроника и медицинские технологии, бакалавр
Завершение учебы
2012 г.