Павел З. Data инженер, Middle+

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 опытом работы на проектах в сфере E-commerce & Retail и FinTech & Banking. На проектах занимался разработкой аналитических платформ, DWH и систем аналитики. Обязанности: - разработка ETL-пайплайнов в Apache Airflow и Apache NiFi; - обработка больших объёмов данных с использованием PySpark, Pandas, NumPy; - оптимизация интеграции Hadoop (HDFS); - агрегация данных в ClickHouse для BI-отчётов; - визуализация данных в Power BI и Superset; - мониторинг и оптимизация производительности запросов в Snowflake; - интеграция PostgreSQL и MS SQL; - использование Docker и Kubernetes для контейнеризации ETL-компонентов; - создание детальных технических проектных документов; - сотрудничество с командой аналитиков; - проведение тестирования системы; - настройка CI/CD-конвейеров с помощью GitLab CI/CD.

• 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.

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

Дата инженер / Системный Аналитик с опытом работы более 5 лет. Я являюсь опытным специалистом, которому нравится создавать новаторские и эффективные решения. У меня обширный опыт в разработке и глубокое понимание современных технологий. Проактивный командный игрок с отличными навыками коммуникации, способен быстро осваивать новые технологии и методологии. Ставлю требования бизнеса на первое место. Независимо от того, работаю я самостоятельно или в составе команды, моя цель – достигать результатов, которые превосходят ожидания и способствуют успеху бизнеса. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Hadoop, HDFS, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow. Облачные технологии Yandex Cloud (DataLens, Object Storage, Virtual Machines, Data Proc, Cloud Functions, Managed Kubernetes, Managed Service for PostgreSQL, KMS, IAM, Monitoring). Базы данных PostgreSQL, Greenplum, Oracle, ClickHouse, MongoDB, Redis. Брокеры сообщений Apache Kafka. Data Science Pandas, NumPy. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда»,, Схема «Снежинка»,), Сущность-Связь (ER) Моделирование, Нормализация / Денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes, Bash скриптинг. Системы контроля версий Git, GitLab, GitHub.

Владимир — специалист уровня Middle, разработчик Битрикс24. Опыт работы на проектах в сфере E-commerce & Retail: - доработка бизнес-процессов «Согласование Договоров» и «Заявка на отпуск», реализация механизма логирования и архивирования логов для API; - интеграция с 1С, реализация обработчика для генерации шаблонов документов коммерческого предложения и договоров; - создание компонентов для вывода просмотренных и похожих товаров, установка и настройка модуля конвертации изображений в формат webp; - установка, настройка и доработка модуля «Умный поиск»; - реализация и доработка форм обратной связи, адаптивной вёрстки, умного фильтра; - настройка шаблона сайта и внесение правок по функционалу и вёрстке; - вывод канонических ссылок для необходимых страниц; - реализация отложенной загрузки изображений, компонента для вывода популярных товаров; - внедрение готовой вёрстки в шаблоны компонентов.

Senior .NET Backend Developer с 8+ годами опыта, который уверенно работает с C#, .NET Core, ASP.NET MVC, Entity Framework, NHibernate и микросервисными архитектурами. Азат специализируется на разработке высоконагруженных систем, интеграции платежных решений и оптимизации архитектурных подходов. Он обладает опытом работы с PostgreSQL, RabbitMQ, CI/CD-процессами и виртуализацией (Docker, Kubernetes), а также активно занимается рефакторингом легаси-кода и модернизацией систем. Разрабатывал микросервисные системы, внедрял CQRS и DDD для отказоустойчивых сервисов. Оптимизировал SQL-запросы и работу Entity Framework, повысив производительность на крупных проектах. Интегрировал платежные системы (YandexPay, Stripe, PaySelection) и внешние API. Перевел проекты на .NET 8, обеспечив лучшую масштабируемость и поддержку современных технологий. Настроил CI/CD и автоматизацию тестирования, улучшив качество развертывания. Менторил младших разработчиков, помогал команде осваивать новые инструменты.

Внимательный, ответственный, общительный. Быстро учусь, не боюсь задавать вопросы. Стек технологий: Java 8+;- Spring Framework;- JUnit;- Maven, Tomcat;- PostgreSQL;- Git, Slack. Дополнительно: Python(Django, numpy, pandas, стандартные библиотеки), R, Анализ данных, Docker, C.

Более 7 лет опыта в тестировании, включая автоматизацию, нагрузочное тестирование и работу с микросервисными архитектурами. Опыт руководства командой инженеров. Работа над крупными федеральными проектами и банковскими системами. Опыт оптимизации приложений и БД, выявлением дефектов производительности, а также проведением анализа профиля приложений с использованием инструментов, таких как Java VisualVM и Eclipse Memory Analyzer. Проведение настройки CI/CD пайплайнов с использованием Jenkins и GitLab CI, а также автоматизацию тестов и написание заглушек с использованием Spring.