Тынарбек Б. Data инженер, Senior

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.

Даниил — Data инженер уровня Senior из Сочи, Россия. Специализируется на работе с большими данными, имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Ключевые навыки включают Apache AirFlow, Apache NiFi, Apache Spark, Bash, Big Data, CI/CD, ClickHouse, DBT, Docker, DWH, ETL, Git, GitLab CI, Hadoop, Hive, Kafka, Kubernetes, Linux, PostgreSQL, PySpark, Python, RabbitMQ, Redis, SQL, Trino и другие. Имеет высшее образование по специальности «Информатика и вычислительная техника» и среднее профессиональное образование по направлению «Информационная безопасность телекоммуникационных систем» Сибирского Государственного Университета Телекоммуникаций и Информатики. Опыт работы на проектах: - В роли Data Engineer Team Lead участвовал в нескольких проектах банка (с августа 2020 года), где занимался разработкой архитектурных решений, управлением командой, планированием задач, ревью кода, разработкой ETL процессов поставки данных в DWH, оптимизацией производительности и другими задачами. - В роли Data Engineer работал над проектом по хранению данных и технической поддержке пользователей в компании из сферы E-commerce & Retail (апрель — август 2019 года), где выполнял задачи по технической поддержке пользователей, обслуживанию вычислительной техники, обучению сотрудников и ревью.

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.

Data Engineer с 3 годами опыта в построении и оптимизации хранилищ данных, разработке ETL-процессов и формировании надёжных моделей данных для аналитики. Обладаю опытом работы с крупными финансовыми DWH, интеграцией разрозненных источников и оптимизацией производительности запросов. Нацелен на повышение качества данных и эффективности решений, принимаемых на их основе.

Дарья, Senior Business Analyst Дарья — опытный бизнес-аналитик с опытом работы более 4 лет. Она обладает глубокими знаниями и навыками в области BPMN, бизнес-анализа, Figma, JSON, Kanban, Microsoft Office, Postman, REST API, Scrum, SQL, Swagger, Trello, UML, Use case и аналитики. На своих проектах Дарья занималась разработкой ТЗ, описанием проектов, созданием MVP, сбором, формированием и систематизацией требований, составлением и описанием бизнес-процессов в нотации BPMN 2.0, разработкой макетов интерфейса, описанием логики работы функций системы, составлением логической модели данных (ER-диаграмма), разработкой инструкций пользователя и обучением персонала работе с функционалом системы. В своей работе Дарья демонстрирует высокий уровень профессионализма, ответственности и организованности. Она способна эффективно взаимодействовать с заказчиками, заинтересованными сторонами и командой разработчиков для достижения поставленных целей.

Личные качества: Коммуникабельный Стрессоустойчивый Ответственный Адаптивный Основные обязанности: - Разработка ПО на микросервисной архитектуре - Реализация взаимодействия между сервисами - Интеграция с внешними сервисами - Взаимодействие с базами данных / миграции БД Liquibase - Написание нативных SQL запросов - Рефакторинг кода / фиксинг багов - Написание модульных (Unit) тестов и интеграционных - Проведение код-ревью