Мария Б. Data инженер, Middle+

Иван — Data инженер уровня Senior из Москвы с высшим образованием по специальности «Биоинженерия и биоинформатика» Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова. Владеет английским языком на уровне B2. Имеет опыт работы на проектах в отраслях Media и Finance&Taxes. Участвовал в проекте по развитию высоконагруженной data-платформы RUTUBE, где занимался разработкой и оптимизацией ETL/ELT-пайплайнов, развитием аналитических витрин, работой с batch- и streaming-обработкой, миграцией компонентов data-платформы и обеспечением качества и стабильности данных. Также участвовал в проекте по развитию корпоративного DWH и data-пайплайнов для моделей расчёта клиентских коммуникаций крупного банка. Ключевые навыки: PostgreSQL, Git, MySQL, Docker, REST API, SQL, Agile, Python, Bash, Linux, Grafana, DBeaver, Kubernetes, Apache, Yarn, GitHub, VS Code, Hive, Data, Jupiter, Spark, ClickHouse, Pandas, SciPy, Numpy, Matplotlib, CLI, GreenPlum, ETL, Apache Hadoop, Kafka, Jupyter Notebook, Big Data, DWH, Apache 2, Compose, Zeppelin, Pentaho, Docker Compose, Apache AirFlow, SLA, S3, HDFS, Визуализация данных, Apache NiFi, Superset, PySpark, MapReduce, DBT, batch, Data Vault, ELT, Data engineering, big data технологии, Jupyter notebooks.

Екатерина — Data инженер уровня Senior из Санкт-Петербурга. Специализируется на работе с большими данными и аналитике. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и RnD. Ключевые навыки: sqoop, Spark Streaming, impala, ClickHouse, Spark, GPS, Hive, Pandas, SciPy, Oracle, Linux, Scala, Pytest, MATLAB, Hadoop, ETL, Seaborn, Jupyter, DWH, Oracle BI, PySpark, Plotly, Docker, SQL, Python, Matplotlib, GreenPlum, Oracle SQL, Statsmodels, SAP BO, Apache AirFlow, Kafka. Принимала участие в следующих проектах: - ГК Иннотех (ВТБ): разработка витрин отчётности, перенос логики между системами в рамках импортозамещения, аналитика данных. - АО Альфабанк: разработка витрин и потоков ETL, интеграция с Kafka, потоковая обработка данных на Spark Streaming. - ПАО Мегафон: сбор и подготовка данных для коммерческого блока из КХД в Hadoop, разработка и автоматизация отчётности по основным показателям клиентской и сетевой аналитики в SAP BO, Oracle BI. - СПбГУ: разработка алгоритмов, построение статистических моделей в рамках участия в гранте РФФИ.

Я являюсь инженером-программистом, специализирующимся на Java и Kotlin. С глубоким пониманием принципов разработки программного обеспечения, я стремлюсь создавать надежные и масштабируемые решения, соответствующие потребностям бизнеса. Я уверен в силе четкой коммуникации как с членами команды, так и с заинтересованными сторонами, чтобы обеспечить их согласованность и эффективное достижение целей. Моя цель — непрерывно учиться и адаптироваться к новым технологиям и тенденциям в отрасли, что позволяет мне вносить эффективный вклад в любые проекты. 🚀 DevOps Я считаю, что текущие тенденции в отрасли требуют от разработчиков не только знания классических технологий бэкенда, но и дополнительных инструментов и практик. Поэтому я начал изучать DevOps. Мне очень нравится эта область, и я думаю, что она прекрасно дополняет разработку на Java и Kotlin. Навыки DevOps также чрезвычайно полезны как для команды, так и для общего успеха бизнеса. Я работал с несколькими эффективными архитектурными шаблонами в DevOps, такими как контейнеризация с использованием Docker и оркестрация с помощью Kubernetes. Также я использовал такие инструменты, как Helm для управления развертываниями Kubernetes, GitLab CI/CD для автоматизации конвейеров, а также Prometheus с Grafana для мониторинга и обеспечения наблюдаемости. Эти инструменты помогают создавать масштабируемые, надежные и поддерживаемые системы, что крайне важно для современных процессов разработки. 🤖🦾 AI Технологии Кроме того, современная эпоха требует не только сильных технических навыков, но и правильного подхода к использованию технологий искусственного интеллекта. Я считаю, что мы уже наблюдаем процесс фильтрации в отрасли — где все больше повторяющихся и рутинных задач автоматизируется. Благодаря ИИ многие задачи теперь могут выполняться меньшими, более эффективными командами. Этот сдвиг позволяет нам сосредоточиться на стратегическом мышлении, креативности и создании более умных решений. Важно, чтобы инженеры адаптировались, ос

Бэкэнд-разработчик с 5-летним опытом работы над сложными масштабируемыми приложения, микросервисы, управление облачными инфраструктурами с расширенными навыками продукты CI/CD и AWS.