Гатауллин Р. Data инженер, Senior

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.

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.

Data-инженер с опытом работы в отрасли электронной коммерции и ритейла более 3 лет. Участвовал в проекте по внедрению платформы снабжения и планирования для крупного производственного предприятия. Выполнял обязанности по управлению командой дата-инженеров, обсуждал архитектуру системы, подключался к источникам данных, оптимизировал SQL-запросы, создавал конвейеры Airflow, работал с Pandas, разрабатывал хранимые процедуры, настраивал соединения Kafka, проектировал витрины данных и HDFS. Работал над созданием простого в интеграции приложения для персонализированной бизнес-аналитики на базе искусственного интеллекта. Занимался разработкой конечных точек Flask, нормализацией данных, контролем операций хранилища данных, разработкой моделей DBT, использовал Pandas, NumPy и SciPy, разрабатывал функции с помощью AWS Lambda. Принимал участие в разработке платформы для сбора и обработки больших объёмов данных из различных источников. Администрировал базы данных, разрабатывал и оптимизировал сложные SQL-запросы, использовал Apache Spark, обрабатывал крупномасштабные наборы данных с помощью AWS EMR, выполнял статистические вычисления с помощью SciPy.

Артём — опытный Data-инженер, специализирующийся на разработке платформ данных и интеграции различных источников информации. Обладает навыками работы с такими инструментами, как PostgreSQL, Clickhouse, Kafka, Elasticsearch, Airflow, Spring, а также имеет опыт использования технологий Apache Ignite, Hadoop, Hive, Spark, PySpark. Артём участвовал в нескольких проектах, где проявил себя как специалист по разработке сложных архитектур данных. В одном из проектов он разработал платформу данных с нуля, организовал процесс миграции из различных источников и оптимизировал существующие таблицы Clickhouse. В другом проекте Артём разработал продукт для расчёта активов с весом риска для отдела рисков. Он также реализовал конвейеры данных, создал платформу для модульного тестирования и разработал индивидуальную интеграцию с различными внутренними API.

Кирилл — опытный специалист в области Data Science с грейдом Middle+. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с Docker, Flow.js, Linux, ML, MLOps, Numpy, NVidia, OpenCV, Pandas, Python, PyTorch, Scikit-learn, Spark, SQL, Tensor, Tensorflow и другими инструментами. Кирилл имеет опыт работы на проектах в различных отраслях, таких как лайфстайл, электронная коммерция и ритейл, финтех и банкинг, а также городские технологии. Он принимал участие в разработке проектов для прогнозирования продаж товаров на маркетплейсах, создания приложения ассортимента компании, распознавания документов и других задач. На последнем месте работы Кирилл курировал реализацию крупных инвестиционных проектов по автоматизации энергетических объектов.

Я занимался разработкой хранилищ данных, оптимизацией процедур загрузки данных, анализом источников данных и бизнес-процессов заказчика, проектированием архитектуры хранилищ данных и разработкой ETL/ELT процессов. Я также имею опыт работы с различными инструментами BI, администрированием серверов SAS и разработкой витрин данных. Также занимался рефакторингом кода для проекта миграции на GreenPlum.

Глубокое знание технологий разработки на Kotlin, Java. Глубокое понимание принципов объектно-ориентированного программирования (включая программирование на основе прототипов). Хорошее понимание цикла разработки программного обеспечения, наличие опыта разработки на всех этапах. Хорошие коммуникативные навыки, высокая мотивация, готовность быстро приобретать новые навыки. Опыт работы с различными методологиями разработки программного обеспечения.