Александр Т. Data инженер, Middle

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.

Алексей — опытный Data инженер с более чем шестилетним опытом работы в проектах RnD, E-commerce & Retail и EdTech. В портфолио Алексея есть несколько успешных проектов: Customer360, разработка программного обеспечения для бухгалтерского учёта для одного из крупнейших розничных продавцов товаров для дома, Apache Superset по визуализации данных для целей BI, внутренний проект, направленный на решение проблем повторного развёртывания групп DAG Airflow на учётных записях Kohls и IAS, IAS Python Upgrade, настройка и поддержка кластера Hadoop/Spark, разработка приложений на Hadoop/Spark для научных целей. Алексей участвовал в разработке и поддержке групп DAG Airflow для преобразования данных, включая сшивание данных; разработал и спроектировал Metadag Airflow DAG, которая автоматизирует и повышает уровень понимания процессов в команде C360; выполнил общую миграцию из локальных в облачные сервисы; получил большой опыт в разработке приложений Flask, выполнении миграций БД с использованием SQLAlchemy и Alembic; разработал внутреннюю систему контроля доступа для приложения Superset; разработал пакет Python3 airflow-redeploy, который упрощает процесс повторного развёртывания групп DAG через официальный REST API и плагин REST API.

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

● 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

Данила — опытный Data инженер с опытом работы более 3,5 лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области работы с данными, включая Linux, macOS, MS Windows, Python, SQL, Apache AirFlow, Apache Superset, Docker, Git, Jinja, Jupyter и другие инструменты. Данила работал над несколькими проектами в таких отраслях, как eFinTech (банки, инвестиции), Toll Road (платные автодороги), MedTech (медицинские учреждения), Retail (магазины). На проектах он занимался разработкой и поддержкой витрин данных, ETL/ELT процессов, а также решением инцидентов и ad-hoc задач. Среди реализованных проектов Данилы можно выделить: - приложение инвентаризации для крупных складов; - анализ и планирование выручки и трафика платной автодороги; - система торговли на фондовых рынках; - приложение для рекомендации изображений; - систему матчинга резюме и вакансий. Профессиональные навыки: - менторство младших разработчиков; - ставил задачи в канбан; - работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, подзапросы.); - опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; - развитые коммуникативные навыки; - 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 - участие в проектировании и анализу DWH хранилищ - опыт работы с Apache Airflow - опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

Квалифицированный .NET разработчик программного обеспечения с 4-летним опытом. Специализация – разработка ПО на C# Область экспертизы – Транспорт и услуги Достижения за последние 3–5 лет – Разработал в составе небольшой команды высоконагруженный сервис сбора мобильной аналитики приложения с разных уголков планеты. Занимался разработкой бэкенда сервиса агрегатора такси работающего в странах СНГ, Южной Америки и странах Юго-Восточной Азии. Участвовал в проектировании модели данных, разрабатывал БД (запросы SQL, хранимые процедуры, оптимизация производительности запросов). Хорошие коммуникативные навыки, как устные, так и письменные. Способность проводить демо бизнес-пользователям на стороне клиента, опыт написания дизайнов решений. Опыт онбординга новых сотрудников, написал гайд для новичков по тестировнию функций БД.

- Анализ данных: SQL, работа с СУБД, статистический анализ. - Бизнес-анализ: Формализация требований, моделирование бизнес-процессов (BPMN, Camunda), аудит. - Прототипирование: Использование Figma для создания прототипов интерфейсов и визуализации пользовательского опыта. - Разработка документации: Технические задания, инструкции, спецификации. - Инструменты: 1С (УТ, УР, Розница, Бухгалтерия, ERP), Kafka, Jira, Confluence, Postman, Swagger, Visio. - Работа с микросервисами: Опыт интеграции и взаимодействия между микросервисами. - API интеграции: Опыт работы с API для интеграции сторонних систем и автоматизации процессов. - Контейнеризация: Знание принципов контейнеризации (Docker). - Коммуникационные навыки: Опыт взаимодействия с различными заинтересованными сторонами (разработчики, бизнес, клиенты), умение проводить презентации и вести переговоры. С 2008 по 2017 год я успешно трудился системным администратором и специалистом техподдержки в различных компаниях, получив значительный IT-бэкграунд.