Михаил Р. Data инженер, Middle+

развитые коммуникативные навыки; опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с большими данными, в том числе с помощью PySpark; работа с SQL на уровне продвинутых запросов: оконные функции, подзапросы, условные функции; опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций: опыт написания простых bash команд; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; участие в создании ETL\ELT процессов; опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); опыт работы с git; опыт работы с Apache Airflow; опыт работы с Docker в рамках локального запуска контейнеров; умею читать техническую документацию на английском языке.

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.

Data Engineer с 3-летним опытом работы и 4-летним стажем в IT. Начинал как веб-разработчик на Python/Django/Rest. За это время я успел поработать в 4 компаниях, получив разносторонний опыт в проектировании баз данных, разработке ETL/ELT пайплайнов, управлении и трансформации данных. Привык разбираться в сложных задачах и находить эффективные решения. Я постоянно стремлюсь расширять свои знания и навыки, слежу за новыми тенденциями в области Data Engineering. Умею находить информацию, систематизировать ее и применять на практике. Буду рад достичь новых высот в этой сфере и внести вклад в развитие компании.

• PostgreSQL • ClickHouse • Apache AirFlow • Apache NIFI • Power BI • DAX • Yandex Datalens • Python (Pandas, Numpy) • Основы DWH/ETL • GreenPlum

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 — администратор баз данных уровня Senior из Москвы. Специализируется на администрировании баз данных, имеет опыт работы с GreenPlum, PostgreSQL и другими системами управления базами данных. Владеет языками программирования Bash и Python, а также инструментами для автоматизации процессов, такими как Ansible. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и Telecom. Участвовал в проектах «Сбер», «Т-Банк» и «МегаФон». В проекте «Сбер» выполнял роль администратора баз данных (DBA GreenPlum), занимался развёртыванием и администрированием кластеров, мониторингом и анализом производительности БД, диагностикой и устранением инцидентов, созданием бэкапов и восстановлением данных. В проекте «Т-Банк» работал инженером по мониторингу и аналитике, занимался мониторингом высоконагруженных систем, диагностикой проблем в базах данных, автоматизацией обработки инцидентов и взаимодействием с разработкой и DBA. В проекте «МегаФон» был инженером непрерывности платформ, занимался администрированием баз данных PostgreSQL, мониторингом инфраструктуры и БД, диагностикой и устранением сбоев, администрированием серверов UNIX.

Артём — опытный React-разработчик уровня Senior. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с API, backend, CSS3, Cypress, Figma, frontend, Git, GraphQL, HTML, HTML5, HTTPS, JavaScript, Jest, Jira, MobX, NestJS, Node.js, PostgreSQL, REST, REST API, SQL, TypeScript, Webpack и адаптивную вёрстку. Артём работал над проектами в различных отраслях, таких как недвижимость и строительство, финтех и банкинг, электронная коммерция и ритейл, а также государственный сектор. На каждом проекте он занимал ключевые роли, такие как Senior Frontend Developer, Frontend Teamlead и Frontend-разработчик. Артём успешно реализовал проекты за короткие сроки и продемонстрировал умение работать в команде. Его опыт работы на проектах составляет более 5 лет.

- Опыт в автоматизации тестирования более 5 лет; - Автоматизация на java (в том числе библиотека Rest Assured) + selenium/selenide + junit/testng + maven/gradle; - Рефакторинг; - Понимание принципов работы со Spring (реальный некоммерческий опыт);

- Системное администрирование windows/unix-систем. - Проектирование, реализация и документирование инфраструктуры. - Настройка сетей и доменов. - Создание скриптов для автоматизации процессов внутри ОС. - Администрирование баз данных SQL. - Администрирование Atlassian продуктов, - разграничение прав доступа, тестирование и обновление ПО. - Подключение систем мониторинга к продуктам Atlassian - Графана, zabbyx - Поддержка пользователей, контроль производительности

Системный аналитик с 4+ годами опыта работы Системный и бизнес-аналитик с более чем четырехлетним опытом работы на всех фазах проекта (предпродажа, дискавери, сопровождение разработки и поддержка) в различных доменах. Разработка вариантов реализации, совместное проектирование технических решений с архитекторами и командой разработки (микросервисная архитектура) Моделирование с помощью BPMN 2.0 и UML Документация API-интеграций с внешними интерфейсами (Swagger, Postman) Выявление и анализ требований. Документирование требований (User Stories, Use Cases) Верификация и валидация требований Подготовка спецификаций, описывающих техническую реализацию требований, включая потоки интеграции, модели данных и спецификации пользовательского интерфейса Визуализация интерфейсов системы Статическое и динамическое прототипирование Проведение интеграционного тестирования с основной платформой учета и другими приложениями Тестирование приемки функционала и выявление ошибок. Образование Магистр биомедицинских наук Профессиональные интересы Анализ и проработка интеграционных подходов, проектное управление, формализация и автоматизация процессов предприятия Домены Электронная коммерция, образование, банкинг, финтех, здравоохранение СУБД PostgreSQL Нотации моделирования BPMN, UML, ERD, DFD, Flowchart Инструменты Camunda, Figma, Draw.io, Lucidchart, Balsamiq, Miro СУБД и инструменты для работы с API Postman, Swagger, PostgreSQL, MySQL Брокеры сообщений RabbitMQ, Kafka Инструменты управления проектами Jira, Confluence, Trello, Azure DevOps Достижения Мост между бизнесом и информационными технологиями Достигнут уровень удовлетворенности заинтересованных сторон на уровне 90% относительно согласованности технических решений с бизнес-целями, измеренный через регулярные опросы обратной связи. Анализ данных и выводы Проектирование архитектурного решения Представлены действенные рекомендации на основе анализа данных, приведшие к увеличению показателей вовлеченности пользователей на 10%.