Данила С. Data инженер, Middle

Data Engineer с опытом 4-х лет в ETL/Data разработке, обладающий знаниями концепций хранилищ данных, опытом разработки процессов загрузки данных, создания ETL процессов, построение витрин данных. Разработка на Python, включая: Разработка ETL процессов в Apache Airflow Опыт в использовании Pandas, PySpark, Numpy, ORM Использование Rest API Программирование математических и криптографических алгоритмов Анализ и обработка данных Oracle, PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum включая: Логическое и физическое моделирование баз данных Настройка производительности, индексация, распараллеливание, подсказки, статистика, создание хранимых процедур Разработка ETL процессов в Apache Airflow Построение витрин данных

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.

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 более чем 3 годами опыта в автоматизации ETL-процессов и проектировании аналитических хранилищ данных (DWH). Специализируется на построении витрин данных (raw, ODS, data marts) с использованием Apache Airflow, Python, SQL и GreenPlum. Оптимизировал SQL-запросы, внедрил проверку качества данных (Great Expectations) и разработал архитектуру для BI-дашбордов (Power BI, Apache Superset). Имеет опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark) и интеграции данных между PostgreSQL, GreenPlum и BI-решениями. Обладает навыками настройки DAG’ов Airflow, контейнеризации (Docker) и анализа данных с использованием Pandas, NumPy и Scikit-learn. Коммуникабелен, ориентирован на улучшение процессов и командное взаимодействие.

Python-разработчик с 5+ годами коммерческого опыта в создании высоконагруженных b2b- и b2c-систем, микросервисной архитектуре, ML/AI-интеграциях и full-stack разработке. Работал в ведущих IT-компаниях (Яндекс, Магнит), участвовал в проектах полного цикла — от сбора требований до деплоя и сопровождения. Эксперт в Python (FastAPI, DRF, Celery, Airflow), Golang, C++, TypeScript, React, gRPC, PostgreSQL, Kafka, Docker, Kubernetes. Имеет опыт оптимизации производительности (снижение latency, ускорение API), CI/CD, миграции на gRPC, выделения сервисов и масштабирования решений. Имеет глубокие знания в AI/NLP, автор научных публикаций. Способен работать как в стартап-среде, так и в enterprise-командах до 30 человек. Отлично владеет английским (C1), открыт к переезду и командировкам.

Python-разработчик с 5+ годами коммерческого опыта в создании высоконагруженных b2b- и b2c-систем, микросервисной архитектуре, ML/AI-интеграциях и full-stack разработке. Работал в ведущих IT-компаниях (Яндекс, Магнит), участвовал в проектах полного цикла — от сбора требований до деплоя и сопровождения. Эксперт в Python (FastAPI, DRF, Celery, Airflow), Golang, C++, TypeScript, React, gRPC, PostgreSQL, Kafka, Docker, Kubernetes. Имеет опыт оптимизации производительности (снижение latency, ускорение API), CI/CD, миграции на gRPC, выделения сервисов и масштабирования решений. Имеет глубокие знания в AI/NLP, автор научных публикаций. Способен работать как в стартап-среде, так и в enterprise-командах до 30 человек. Отлично владеет английским (C1), открыт к переезду и командировкам.

Тимур — Python-разработчик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на разработке микросервисов и имеет опыт работы в отраслях Telecom и GameDev. Ключевые навыки: Python, aiohttp, BS4, C, ClickHouse, Django, Docker, Docker Compose, FastAPI, Git, Kafka, Microservice Architecture, PostgreSQL, Pytest, Redis, SQL, SQLAlchemy. Владеет английским языком на уровне B1. Участвовал в проекте крупной телекоммуникационной компании, где разрабатывал микросервисы для интеграции с CRM-системой. Реализовал REST API на FastAPI, перевёл синхронный код на асинхронный, внедрил кеширование через Redis, оптимизировал SQL-запросы и настроил интеграцию с Kafka. Также работал над проектом ALLGamingItems — сервисом торговли игровыми предметами. Реализовал серверную логику на Django, оптимизировал структуру PostgreSQL, настроил репликацию БД и разработал модульные и интеграционные тесты.

Михаил — Middle Java разработчик из Томска, Россия. Специализируется на разработке банковского программного обеспечения. Имеет опыт работы с C++, REST, Java, Docker, Kotlin, Hibernate, RabbitMQ, Spring, Spring Boot, PostgreSQL и другими технологиями. Участвовал в проекте в сфере FinTech & Banking с февраля 2022 года по март 2025 года, где выполнял обязанности Middle Java Developer. В рамках проекта занимался разработкой новых модулей и поддержкой существующего ПО на языках Java и Kotlin, рефакторингом легаси кода в соответствии с принципами SOLID, анализом и решением проблем с приложением у банков на 2 и 3 линии поддержки. Также участвовал в код-ревью, проработке архитектуры и структуры проекта.