Сергей Ш. Data инженер, Senior

Data Engineer с более чем 7 годами опыта в разработке ETL-процессов, аналитических витрин и интеграций данных. Специализируется на автоматизации пайплайнов данных с использованием Apache Airflow, Apache NiFi, dbt и других инструментов. Имеет опыт работы с MPP-базами (Greenplum, Snowflake, Teradata), большими данными (Hadoop, Kafka) и BI-инструментами (Datalens, Power BI, Looker). Разрабатывал решения для классификации контента с использованием ML-моделей (CatBoost) и LLM, а также интеграции с 1С, Salesforce и Zendesk. Руководил командами, оптимизировал процессы миграции данных и обеспечивал контроль качества данных. Обладает навыками построения дашбордов, оптимизации производительности баз данных и разработки методологий валидации данных. Технические компетенции Разработка и миграция ETL-процессов (Airflow, NiFi, dbt, Informatica Power Center). Построение аналитических витрин для BI-решений (Datalens, Power BI, Looker, Superset). Интеграция данных из внешних источников (API, веб-сайты, облачные хранилища, 1С). Оптимизация производительности MPP-баз (Greenplum, Snowflake, Teradata). Разработка и обучение ML-моделей для классификации контента (CatBoost, LLM). Настройка мониторинга и контроля качества данных. Автоматизация миграции данных и очистка данных. Работа с большими данными (Hadoop, Kafka, Ytsaurus). Разработка дашбордов и визуализация данных. Руководство командами и постановка задач разработчикам.

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.

Максиму нравится размышлять об архитектуре высокоинтенсивных приложений и воплощать их в жизнь. Получает удовольствие от изучения новых дизайнов для различных систем, будь то база данных, микросервисное приложение или язык программирования. Каждый день изучает что-то новое в этой области. У него сильная математическая база (математический анализ, теория вероятностей/статистика, абстрактная алгебра, теория сложности). Продолжает ежедневно обогащать свои теоретические знания.

Елена — опытный специалист в области бизнес- и системного анализа с семилетним опытом работы на проектах. Она обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как Agile, BPMN, Camunda, Confluence, DBeaver, Draw.io, Figma, Jira, JSON, Kanban, Lucidchart, Microsoft, MongoDB, PlantUML, PostgreSQL, Postman, REST API, Scrum, SOAP, SQL, Swagger, Trello, UML, Visio, Waterfall, WSDL, XML, XSD. Елена работала над проектами по разработке веб и мобильного приложения дистанционного банковского обслуживания клиентов, переносу процессов компании по производству и продаже обогащённой питьевой воды на новую версию ПО, а также над множеством проектов по автоматизации бизнеса в целях развития франшизы. В рамках этих проектов она занималась разработкой документации, моделированием бизнес-процессов, проектированием и администрированием баз данных, разработкой и документированием REST API, тестированием API, управлением задачами и другими задачами.

Agile SCRUM /Kanban UML MS SQL ORACLE SQL MySQL PostgreSQL MySQL REST/SOAP Zoom Teams Confluence Jira Trello Redmine Visio Draw.io FIGMA SoapUi Postman OpenServer DataGrip VS Code Git ETL SOAP REST JMS MQ XML JSON API OpenAPI QlikView QlikSense Websocket MQ Broker MS Office Visio Postman UX/UI PHP C JavaScript ITSM Обо мне Аналитический склад ума, целеустремленность, внимательность к деталям. Хороший технический бэкграунд. Новые знания и опыт даются легко. Знание 1С, MS Office, HTML, CSS, Javascript, SQL. Математический склад ума. Высшее образование по специальности "математические методы в экономике" с отличием. Самостоятельно изучал frontend, есть опыт верстки, базовые значия javascript (например, функции для сортировки, фильтрации, обработчик кликов, обмен данных с JSON). Быстрообучаемый, ответственный, пунктуальный, целеустремленный, коммуникабельный, порядочный, аналитический склад ума, грамотная речь.

Георгий — опытный QA-инженер, специализирующийся на ручном тестировании. Обладает навыками работы с инструментами и методологиями тестирования, такими как XML, Jira, SQL, Agile, SOAP, Postman, Scrum, REST API, Swagger, Test case, Atlassian, Kafka, UI, тестирование кода, MS SQL, тестирование пользовательских интерфейсов, проведение ручного функционального тестирования. Имеет базовые знания ЯП - Java, JavaScript Георгий имеет опыт работы в проектах для e-commerce & Retail. В роли QA engineer middle в проекте Askona выполнял различные виды тестирования на всех этапах жизненного цикла разработки, работал с базами данных (MSsql), тестировал API (Postman), разрабатывал документацию по тестированию с нуля и вёл документацию в Confluence. В роли Junior QA Manual в проекте Elementaree выполнял различные виды тестирования, тестировал релизы, занимался поддержкой внутренней документации, активно взаимодействовал с другими отделами.