Елдар Ж. Системный аналитик, Senior

Большой опыт выявления, создания и анализа требований к разработке программного обеспечения в соответствии с требованиями бизнеса; Глубокие знаниями методов тестирования программного обеспечения, включая тестирование функциональности, регрессионное тестирование, тестирование производительности и нагрузки (при помощи MS Visual Studio), тестирование безопасности и стресс-тестирование, тестирование API (Postman); Сильные навыки командной работы и выполнения задач в любые поставленные сроки.

Кандидат занимается сбором требований, описанием ТЗ и постановкой задач разработчикам, составлением диаграмм и схем, работой с БД, тестированием через Postman, документированием. На последнем проекте занимался интеграцией ДБО с сервисом анти-фрода. Интересно развиваться в архитектурных решениях.

Профессиональные навыки: UML Use Case User Story Activity diagram Sequence diagram Statechart diagram Class diagram BPMN AS IS и TO BE С4 Context Containers Components UI Figma Axure RP Miro MS Visio Google Docs Draw.io HeidiSQL ER SQL REST API Kafka Postman Swagger YAML XML XSD JSON ГОСТ19 ГОСТ 34 Agile Scrum Waterfall UX/UI Jira Confluence Word Excel PowerPoint

Хорошее понимание процессов и методологий обеспечения качества и разработки программного обеспечения. Опыт разработки автоматизированных тестов с использованием PyTest. Опыт функционального тестирования, системного/юнит тестирования. 3 года опыта в роли руководителя команды и 10+ лет опыта в QA.

Опытный Python-разработчик, team lead. Специализируется на асинхронном программировании и микросервисной архитектуре. Работал с фреймворками Flask, Django, FastAPI. Умеет работать с базами данных PostgreSQL, MongoDB, MySQL. Имеет опыт работы с Docker, Kubernetes, Git. Внедрял Prometheus и Grafana. Участвовал в разработке DLP-системы InfoWatch Traffic Monitor: ускорил работу системы на 40%, внедрив многопроцессную обработку и оптимизировав кеширование; внедрил Prometheus + Grafana, что позволило сократить время обнаружения инцидентов на 50%; разработал систему анализатора аудиофайлов с интеграцией ML-модели для транскрибации. Руководил командой из 5 разработчиков. Разработал личный кабинет пациента для телемедицинской платформы SmartMed, снизив цену записи на приём в 5 раз. Спроектировал и разработал микросервис записи к врачам и оплаты. В Лаборатории Касперского руководил разработкой системы Transparent Deal — системы проверки контрагентов на конфликт интересов. Разработал микросервис проверки физлиц, сократив инциденты на 17%. Перевёл брокер сообщений с Erlang на Kafka, что повысило отказоустойчивость системы. Работал над приложением для автоматического формирования финансовой отчётности (IFRS 17) в KPMG: разработал бэкенд на Flask, улучшив производительность генерации отчётов; интегрировал TypeScript (Angular) для фронтенда; внедрил TDD, что увеличило покрытие кода тестами на 80%. Создал систему автоматического парсинга, обработки и транскрибации аудио/видео в SberTech: разработал пайплайн для сбора и обработки аудиоданных; применил Selenium, WebRTC VAD, ASR, Spleeter.

Cамая интересная и/или технически сложная задача из опыта? ● Реализация Backup данных юзера с помощью CloudKit ● Реализация отображения прогноза лавин с помощью Google Map SDK iOS Куда хотелось бы развиваться? ● finTech и менторство Какими задачами хотелось бы заниматься? ● анализ и проектирование, разработка UI, командная работа и коммуникация, исследование и внедрение новых технологий, локализация и интернационализация.

Владислав — data-аналитик уровня middle+. Специализируется на проектах в сфере FinTech & Banking. Имеет опыт работы руководителем направления по исследованию данных в IT-компании (банк). В рамках проекта занимался автоматизацией рассылки отчётности с помощью Python, разработкой витрин в лаборатории данных с помощью Spark, написанием процедур для обработки данных и разработкой дашбордов по модельному риску в Qlik Sense. Выполнил миграцию витрин данных по модельному риску с реляционной базы в лабораторию данных на Hadoop. Вся отчётность была переведена на витрины на Hadoop, выведена в промышленную эксплуатацию витрина данных по модельному риску, построены дашборды на пром источнике. Также работал аналитиком в Сбере, где разрабатывал BI по модельному риску в Qlik Sense: сборка кампаний для коммуникации с клиентом через смс, push, звонок, СБОЛ в соответствии с ТЗ, написание процедур в Greenplum для регулярных кампаний, аналитика по итогам кампании. В качестве руководителя направления в ОТП Банке разрабатывал и автоматизировал отчётность по основным продуктам банка, строил и поддерживал NPV модели для автокредитования, прогнозировал объём выдач кредитов на уровне отделений банка. Также автоматизировал расчёт премий сотрудников отдела продаж потребительских кредитов, выполнял ad-hoc задачи аналитики, писал скрипты для отчётности, собирал данные (SQL), автоматизировал загрузку данных (Python), создавал дашборды (Tableau). Как аналитик в ОТП Банке проводил ретротесты для внешних источников, подсчитывал прирост качества моделей в CASH и POS портфеле, аналитически рассчитывал сроки, анализировал данные кредитных бюро, работал с SQL, Excel, Airflow.