Ильнар Б. Data инженер, Senior

Василий Гладких — инженер данных с более чем шестилетним опытом в разработке и сопровождении ETL-процессов, оптимизации баз данных и построении аналитических систем. Работал в сферах промышленной автоматизации, финансового сектора, консалтинга и e-commerce, последовательно развивая экспертизу в управлении потоками данных, трансформации бизнес-логики и интеграции разнотипных систем. Василий обладает углублёнными техническими компетенциями в языках программирования Python, SQL, PySpark, владеет инструментами Apache Airflow, Knime, Alteryx, Git и системами визуализации — Tableau, Power BI, SSRS. Уверенно работает с аналитическими СУБД: ClickHouse, Vertica, Hive, MSSQL, PostgreSQL, реализует надёжные пайплайны обработки данных для хранилищ и Data Lake-сред. Его решения помогли сократить задержки обработки данных, увеличить надёжность поставки информации и повысить скорость генерации ключевых бизнес-показателей. Василий активно взаимодействует с бизнесом и разработчиками, умеет переводить бизнес-требования в технологические архитектуры, ведёт документацию и сопровождает проекты end-to-end.

• Сильные технические и математические навыки, умение быстро осваивать инструменты и алгоритмы для работы с данными благодаря богатому и глубокому опыту сфере анализа и исследований • Приобрел успешный опыт в Data Science, начиная от научных исследований (c 2010), потом практических задач для ИТ инфраструктуры инновационного экопарка переработки отходов, и сейчас в проектировании функциональных требований к архитектуре и в сборке и разработке ML моделей и подходов для сложных аналитических систем (умного озера, СУДД, банка, телекоммуникаций) • Эксперт в языке Python (PyCharm & Jupyter) для решения задач по Data Science и для анализа данных (также есть опыт веб разработки в Django & Flask) • Работает с библиотеками, такими как Pandas (+Dask), NumPy, Matplotlib (seaborn, plotly), Statsmodels, SciPy, Scikit-learn и Keras, NTLK, PySpark • Моделировал данные для машинного обучения • Знаком с архитектурой и компонентами экосистемы Big Data, включая GreenPlum, HDFS и облачные хранилища, такие как S3 (MinIO) • Понимает особенности работы с колончатыми базами данных, особенности написания запросов и их последовательной оптимизации, влияние вида запроса на скорость работы и нагрузку на базу данных, задачи и операции, которые требуют специфического решения для колончатых баз данных • Обладает опытом работы с BI инструментами, включая Power BI, Apache Superset (эксперт), Zeppelin • Имеет опыт использования контейнеризации и оркестрации с Docker, включая CI/CD процессы в GitLab • Знаком с ETL инструментами Apache AirKow, DBT, Spark • Также владеет знанием языков программирования C, C++, Java Script, HTML, CSS • Управляет проектами и пользуется инструментами Jira, ConНuence • Обладает опытом работы в Agile среде (- Scrum, Kanban) с использованием инструментов управления проектами, таких как Jira и ConНuence Coursera. Введение в квантовые вычисления. Нейронные сети и глубокое обучение.

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.

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.

Александр — опытный специалист в области Data Engineering с более чем 13-летним опытом работы на различных проектах. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как машинное обучение, анализ данных, программирование на Python и работа с большими данными. В своей работе Александр участвовал в разработке сервисов для быстрого поиска информации по Confluence компании, решения для оптимизации продаж в электронной коммерции с помощью умного поиска и умных рекомендаций, а также в научно-исследовательском проекте по обнаружению объектов на моментальных снимках физических процессов. Кроме того, он работал над многофункциональным приложением для инженеров, которое использует данные промышленного производства для расчёта оставшегося жизненного цикла устройства и вероятности отказа оборудования. Александр также имеет опыт работы в качестве разработчика клиентской части, где он занимался созданием конструктора бизнес-рассылок, дизайном и прототипом рекламных писем. Больше всего ему нравилось заниматься исследованиями пользовательского опыта, UX-анализом продуктов и проведением интервью с пользователями. Я ML-инженер с более чем двухлетним опытом. В IT, в целом, 10+ лет. До Data Science занимался Front-End разработкой в EPAM Systems. Обладаю успешным опытом как разработки ML-приложений на Python, так и всестороннего анализа данных.

Пишу чистый, читаемый и поддерживаемый код, следую принципам SOLID, KISS, DRY, YAGNI. Смотрю на продукт глазами бизнеса, оцениваю решения с точки зрения долгосрочной выгоды. Опыт рефакторинга, направленного на снижение времени разработки новых фич. Участвовал в найме и адаптации новых коллег. Знаком в primeNg, AntDesign, Prizm (семейство TaigaUI) Опыт кроссбраузерной валидной семантической вёрстки(в том числе табличная для email, рассылок) Знание и понимание JavaScript, HTML, CSS (SASS) Понимание принципов работы клиент-серверной архитектуры, Умение работать с системами контроля версий GIT Самомотивация и автономность Насмотренность в UI/UX

Люблю решать сложные задачи, с которыми ранее не сталкивался - это дает стимул учиться и использовать новые навыки.

Опытный продуктовый дизайнер с 7-летним стажем в UI/UX, веб-дизайне и e-commerce. Специализируется на создании интерфейсов (CRM, маркетплейсы, лендинги), дизайн-системах и прототипировании. Работал над складской системой для маркетплейса, корпоративными сайтами и мобильными адаптациями. Ссылка на портфолио: https://www.behance.net/axlkov https://www.behance.net/gallery/226199169/samorodki-juvelirnaja-kompanija

4+ года опыта работы. В РФ работал на таких проектах, как: - Суперапп (одно из самых популярных приложений такси (и не только) в России) - Госуслуги в топовом банке РФ - IoT проект по управлению шлагбаумами в Москве и Санкт-Петербурге. В рамках проекта, в том числе, сделал полный рефактор совместно с младшим разработчиком, переведя с MVP на MVVM - Участвовал в разработке небольших приложений как старший разработчик. Например, приложение для пользователей игры. Имеет опыт менторства сотрудников и доведения их до высокого уровня за короткий период. В Узбекистане с нуля поднял большие проекты Ипотека и ~Госуслуги. Занимался поддержкой мобильного приложения ТУРКИСТОН в единственном числе. Также есть ряд небольших реализованных проектов, в том числе для учебного центра. Заинтересован в техническом развитии, позитивно относится к получению нового опыта. Примечание: не хотел бы работать с кредитными продуктами.