Рустам Г. Data инженер, Senior

4.5+ лет опыта в роли Data Engineer: проектирование архитектуры, разработка и оптимизация высоконагруженных DWH и ELT/ETL процессов. Опыт с Big Data и потоковой обработкой: реализация пайплайнов на Spark и Flink, обработка десятков ТБ данных в час. Построение DWH с нуля: Wildberries — централизованный DWH для всех бизнес-доменов, включая 50+ интеграций и Clickstream (50+ ТБ/день). Оптимизация производительности: сокращение инцидентов на 90%, ускорение выполнения ETL-процессов в 2 раза, рост доступности данных благодаря внедрению DQ и Data Governance. Работа с распределёнными системами хранения и СУБД: HDFS, Iceberg, Hive, Clickhouse, Greenplum, MongoDB, Oracle, PostgreSQL. Организация интеграций и CDC: внедрение Debezium + Kafka Connect, миграция с Hadoop на Clickhouse (500+ ТБ данных). Опыт менторства и лидерства: наставничество, проведение технических собеседований, обучение команд-заказчиков по работе с ресурсами DWH. Широкий технологический стек: Airflow, Dagster, dbt, Spark, Flink, Kafka, Trino, Kubernetes, Docker, Gitlab CI/CD, OpenMetadata.

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.

Сергей — Data-инженер уровня Senior из Набережных Челнов. Специализируется на работе с большими данными и имеет опыт в отраслях E-commerce & Retail, AI & Robotics, Logistics & Transport, Telecom. Ключевые навыки: работа с базами данных (PostgreSQL, Oracle, MySQL), ETL/ELT-процессы, Apache Airflow, ClickHouse, Hadoop, Kafka, Scala, Spark, DataLens, Power BI, Confluence, Git, Kubernetes. Имеет опыт работы на следующих проектах: - Проект для крупного ритейла: миграция данных из различных источников, оптимизация процессов обработки данных, использование DBT, Trino, Helm, Groovy-скрипты для доработки компонентов Apache NiFi. - EasyCode: организация DWH-хранилища, автоматизация ETL/ELT-процессов, работа с ClickHouse, PostgreSQL, Google Sheets, визуализация данных в DataLens. - Мега маркет: разработка цифровых решений для e-commerce, миграция данных в ClickHouse и Greenplum, работа с Firebase, MsSQL, Яндекс.Метрика, Google Analytics. - KazanExpress: автоматизация отчётности и визуализация данных, создание дашбордов в DataLens, формирование витрин данных в ClickHouse. - МТС: формирование отчётности по продажам B2C и B2B, работа с MySQL, Oracle BI, Power BI.

Data Engineer с более 5 лет годами опыта в коммерческих проектах, специализирующийся на проектировании и оптимизации ETL-процессов, миграции баз данных и построении распределенных хранилищ. Работал над решениями для финансового сектора (банкинг, биржевые системы), создавая отказоустойчивые системы обработки данных с высокой нагрузкой. Разрабатывал продукты, включая аналитические платформы, системы CDC-интеграции и автоматизированные ETL-пайплайны. Специализируется на высокопроизводительных SQL-запросах, архитектуре витрин данных и потоковой обработке (Kafka, Spark), а также на полном цикле миграции БД с Oracle на PostgreSQL с переработкой хранимой логики.

В Data с 2021 года, коммерческий опыт Data Engineer более 4 лет. Занимался тестированием ETL процессов, написанием автотестов и инструментов для тестирования в команде из 6 ETL QA инженеров. Занимался разработкой и внедрением фреймворка DQ для проверки качества данных в команде из 13 DQ инженеров. Также разрабатывал ETL процессы для построения витрин для дальнейшего анализа и выявления аномалий при сравнении данных из разных источников. Ключевые навыки: SQL, Python, Apache Spark, Hadoop, S3, Apache Airflow, Parquet, Kafka, ETL, ClickHouse, Trino, Git, CI/CD, Системный анализ, Тестирование (Data Quality), РСУБД (ClickHouse, Greenplum, Oracle, PostgreSQL), XML, JSON, Data Analysis, Big Data, DWH, Docker, Apache Hive, Apache Iceberg, Soda Core, Pytest, BI, SAS, Git, CI/CD, BI, Jira, Confluence

Любовь — опытный специалист в области информационных технологий. Она обладает навыками администрирования серверов Windows, настройки сетевых подключений и работы с сетевым оборудованием. Любовь работала консультантом в учебном центре компании «Директум», где проводила курсы обучения по Directum RX и Hr Pro, разрабатывала новые учебные программы и материалы, а также настраивала и администрировала учебные стенды. За время работы она обучила более 10000 пользователей и 5000 заказчиков. Также Любовь имеет опыт работы системным администратором. В этой роли она обеспечивала работоспособность серверной и сетевой инфраструктуры, устанавливала и настраивала операционные системы и прикладное ПО, обслуживала компьютерную технику, тестировала и внедряла новые технические и программные средства.

Опытный кандидат, порядка 10 лет в аналитике - основное направление Системный анализ. Хороший опыт с финтех проектами. Быстро вливается в рабочий процесс, настроен на результат, оптимизация времени, высокая скорость принятия решений.

Знание Swift, умение работать с многопоточностью, сетью, UI.

Михаил — опытный специалист в области Data-аналитики с опытом работы более 2 лет. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с API, Big Data, Confluence, ETL, Git, Go, Java, NLP, Oracle PL/SQL, Python, SQL и другими инструментами. Михаил работал над проектами в сфере FinTech & Banking, где он занимался анализом данных, разработкой веб-приложений, оптимизацией запросов и автоматизацией расчётов. В его обязанности входило написание SQL-запросов, работа с Oracle, создание парсеров и моделей для автоматизации процессов. На последнем месте работы Михаил занимал должность главного аналитика, где он отвечал за разработку и поддержку веб-приложения по контролю лимитов по банковским продуктам. Также он проводил собеседования и набор персонала в команду внутри департамента.