Егор Г. Data инженер, Middle+

ID 7122

ЕГ

Егор Г.

Мужчина

Россия, Самара, UTC+4

Ставка

2 568,95 Р/час

вкл. НДС 5% (95.24 Р)

Специалист доступен с 3 июля 2025 г.

Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.

Подробнее

О специалисте

Специализация

Data инженер

Грейд

Middle+

Навыки

CatBoost

Collections

Docker

DWH

ETL

Flask

Git

Hive

Matplotlib

Network

Numpy

OpenCV

Oracle

Pandas

PIL

PostgreSQL

Pylint

Pytest

Python

PyTorch

Redash

Scikit-image

Scikit-learn

Seaborn

Selenium

Spark

SQL

Tensorflow

Kafka

Plotly

Lightgbm

PySpark

Dask

Shutil

InterTools

Отрасли

E-commerce & Retail

FinTech & Banking

Главное о специалисте

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

Проекты (3 года 1 месяц)

Создание и развитие библиотеки графовой аналитики

Роль

Data engineer (scientist/analyst)

Обязанности

Описание Создание и улучшение существующего функционала внутренней библиотеки графовой аналитики Команда 3 Python-разработчика, 1 PO, 2 аналитика, 2 Data Scientist; Стек git, networkx, Python, Numpy, Pytest, Pylint, Ipywidgets Что реализовал Разработка нового функционала: random_graph - для создания случайного графа, добавление метода neighbours, degree в основной класс библиотеки, разработка алгоритма укладки графа методом Фрухтермана-Рейнгольда. Проведение рефакторинга кода: доработка методов и legacy кода. Покрытие библиотеки тестами, а также пользовательской документацией. Помощь команде в распределении задач по работе над новым функционалом библиотеки. Ревью кода команды перед Pull request-ом в основную ветку master.

Период работы

Ноябрь 2021 - Май 2023 (1 год 7 месяцев)

Исследование контента на образовательной платформе СберКласс

Роль

Data engineer (scientist/analyst)

Обязанности

Описание Проведение анализа контента с целью выявления нецензурного содержание, такого как матерные выражения, упоминания алкоголя и наркотических веществ. Исследование контента на образовательной платформе позволило повысить качество и безопасность обучения детей на платформе. Команда 2 Data Scientist, 1 PO, 3 аналитика; Стек Python, Pandas, ffmpeg, requests, selenium, vosk, tesseract, opencv, scikit-learn Что реализовал Реализовал парсинг сайта образовательной платформы СберКласс и собрал данные в виде таблиц. По собранным данным производилось скачивание контента и его предобработка: выделение аудиодорожек и “нарезка” кадров из видео-роликов. Проводил сопоставление текстов с аудио дорожек со списком нецензурных слов. Для использования моделей глубокого обучения применял аугментацию изображений и затем занимался обучением модели семейства “yolo” для задачи детекции объектов. Применение обученной модели позволило выявить около ста объектов, которые имели нецензурное содержание.

Период работы

Март 2021 - Март 2022 (1 год 1 месяц)

Исследование отзывов на маркетплейсы

Роль

Data analyst

Обязанности

Описание В рамках проекта проводился анализ отзывов, оставленных пользователями на различных платформах. Получение полного представления о мнении клиентов, их удовлетворенности и выявление проблемных моментов, которые могли бы повлиять на репутацию компании. Сформулировать рекомендации по улучшению работы компании в целом, что способствует повышению уровня сервиса и удовлетворенности. Команда 1 data scientist, 1 PO, 2 аналитика; Стек Python, Pandas, selenium, scikit-learn, requests, beautifulsoup4 Что реализовал Реализовал парсинг сайтов-агрегаторов отзывов. В ходе исследования использовал методы обработки естественного языка (Natural Language Processing), чтобы сегментировать и классифицировать отзывы.

Период работы

Ноябрь 2020 - Март 2021 (5 месяцев)

Формат работы

Тип занятости

Фулл-тайм

Формат работы

Удаленно

Командировки

Не готов

Релокация

Не готов

Готов работать на зарубежных проектах

Нет

Похожие специалисты

E-commerce & Retail • FinTech & Banking • Government & Public Sector

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.

Подробнее

EdTech • FinTech & Banking • Social Networking

- опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с (большими) данными, обработка данных, машинное обучение; - опыт написания тестов для разработанного функционала; - опыт рефакторинга кода; - опыт работы с git; - опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); - развитые коммуникативные навыки;

Подробнее

Marketing, Advertising & Design • RnD

● data scientist / ML engineer с опытом коммерческой разработки 3.5 года; ● технологический стек: python - pandas, numpy, scikit-learn, tensor flow, PyTorch, OpenCV; SQL; Spark; Linux; Docker. ● опыт оптимизации вычислений. ● запустил с нуля до стадии продукта 3 проекта; ● есть опыт наставничества (студенты, junior-разработчики); ● опыт бэкенд разработки на python. ● отличный системный и ML дизайн ● знание архитектуры нейронных сетей. Понимание механизма внимания и трансформатора; ● опыт использования TensorFlow и PyTorch для экспериментов с архитектурой; ● опыт использования NGC; Примечание - если речь идет про облачный сервис NVIDIA NGC, то его конкретно не использовал, но он мало чем отличается от используемых аналогов; ● понимание основ MLOps; ● опыт разработки конструкции систем машинного обучения в различных областях – CV/NLP/ML

Подробнее

FinTech & Banking • RnD

Описание пока отсутствует

Подробнее

E-commerce & Retail • FinTech & Banking

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.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail • FinTech & Banking

E-commerce & Retail • LifeStyle • Marketing, Advertising & Design

Frontend разработчик со стажем в области коммерческой веб-разработки 3 года. Навык работы в команде, код-ревью. В работе использует лучшие практики IT-индустрии

Функциональное программирование

Sass

Saga

Работа с интеграциями

- Опыт работы с React от 4-х лет;+ - Опыт работы с Redux от 1 года;+ - Опыт работы с TS от 3-х лет;+ - Опыт работы с AntD от 1 года;+ - Опыт работы с StyledComponent/препроцессоры от 4-х лет;+ - Опыт работы с HTML;+ - Понимание принципов ФП, SOLID, БЭМ;+ - Опыт проектирования системы и построения архитектуры.+

Подробнее

BioTech, Pharma, Health care & Sports

Занимаюсь программированием с 2019, под Android с 2020 года, коммерческий опыт более 3 лет. В настоящее время работаю над клиент-серверным приложением по развитию футбола. На проекте занимаюсь проектированием и поддержкой фич, декомпозицией задач, рефакторингом кода, актуализацией бэклога. Переводил проект с Джавы на Котлин и в рамках перевода рефакторил код на чистую архитектуру и проектировал и настраивал многомодульность. Получил практический опыт с выпуском релизов и профилированием приложения на утечки памяти.

Подробнее

Government & Public Sector • Telecom