Тимофей Р. Data инженер, Junior

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.

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.

Кандидат обладает 6-летним опытом работы в роли Data Engineer, включая опыт работы с Oracle, Teradata, Grafana, SQL, Python, Spark, Hadoop, Airflow и Hive. Он успешно разрабатывал и администрировал системы обработки данных, создавал аналитические витрины и дашборды, а также интегрировал базы данных с различными системами. Кандидат инициативен, коммуникабелен и умеет работать как индивидуально, так и в команде. Его навыки и опыт полностью соответствуют требованиям вакансии.

Опыт коммерческой разработки в качестве дата инженера более 5 лет, включая проектирование и реализацию ETL/ELT процессов. Работаю с данными на всех этапах: от проектирования баз данных и написания сложных SQL-запросов. Большая экспертиза в построении витрин на hadoop/spark. Уверенные знания SQL, Java Core, Scala и Python, а также навыки работы с Unix системами. Готов встраиваться в существующие процессы или разрабатывать ETL-решения с нуля.

Дмитрий — Data инженер уровня Senior из Москвы с опытом работы 4 года 1 месяц. Специализируется на проектировании и внедрении архитектуры корпоративных хранилищ данных (DWH), разработке и поддержке ETL/ELT-процессов, автоматизации обработки данных. Ключевые навыки: Confluence, PostgreSQL, Python, Apache AirFlow, SQL, Git, Docker, GreenPlum, ClickHouse, Hadoop, Kafka, Oracle, Spark, DWH, Pandas, Linux, PySpark, Jira, Hive. Участвовал в проектах: - ООО «Всемайки-Н» (1 год 11 месяцев): проектирование и внедрение архитектуры DWH на базе PostgreSQL, аналитических витрин на ClickHouse; разработка и поддержка ETL/ELT-процессов; автоматизация обработки данных с применением Apache Airflow; оптимизация процессов моделирования данных с использованием dbt; внедрение комплексного контроля качества данных; настройка мониторинга процессов Airflow с помощью Grafana и Prometheus; организация CI/CD-процессов для аналитических пайплайнов. - Институт «Мосинжпроект» (2 года 2 месяца): проектирование ETL/ELT-процессов для интеграции и трансформации данных; разработка и поддержка корпоративных DWH (Postgres); формализация, анализ и документирование бизнес-требований к системам хранения и обработки данных; внедрение внутренних стандартов обработки данных; создание и поддержка аналитических витрин, дашбордов с использованием Power BI.

Backend-разработчик с функциями C++ и Python. Более чем 7 лет коммерческого опыта. Участвовал в проектах для транспортной отрасли, IoT и промышленной автоматизации. Разрабатывал и поддерживал продукты, включая системы диагностики железнодорожных узлов, серверы обновлений для IoT-устройств и автоматизированные пункты управления. Специализируется на проектировании модульных и микросервисных архитектур, внедрении TDD (100% покрытие тестами), интеграции PostgreSQL, а также реализации сетевых решений на базе TCP/IP. Опыт работы с кросс-платформенной разработкой (Linux, Windows) и CI/CD-практиками.

Владислав - опытный Angular разработчик. Специализируется на разработке приложений на Angular (9-18+) и Next.js с использованием TypeScript, RxJS и современных UI-библиотек (Material, Tailwind). Имеет успешный опыт создания UI Kit, реализации сложных модулей (платежи, кредиты, валютные операции) и оптимизации производительности. Владеет полным циклом разработки - от проектирования интерфейсов в Figma до развертывания Docker-контейнеров и настройки CI/CD (Jenkins, GitLab CI).

Александр — специалист по автоматизированному тестированию с опытом работы в отрасли FinTech & Banking более 3 лет. На проектах занимался: - автоматизацией тестирования веб- и мобильных приложений; - разработкой UI- и API-автотестов (Java, Selenide, Selenium, RestAssured); - настройкой тестового фреймворка (Maven, TestNG, Cucumber); - интеграцией автотестов в GitLab CI/CD (Allure-отчёты); - работой с базами данных (JDBC, MySQL, SQL); - оптимизацией Jenkins-пайплайнов для ночных сборок; - функциональным и нагрузочным тестированием (JMeter) и анализом результатов (Grafana); - ведением баг-трекинга (Jira) и документации (Confluence). Достижения: сокращение времени регрессионного тестирования, повышение стабильности продукта на 25%, развитие автоматизации мобильного тестирования с нуля, выявление узких мест в производительности системы.