Кирилл Н. Data инженер, Middle+

• Сильные технические и математические навыки, умение быстро осваивать инструменты и алгоритмы для работы с данными благодаря богатому и глубокому опыту сфере анализа и исследований • Приобрел успешный опыт в Data Science, начиная от научных исследований (c 2010), потом практических задач для ИТ инфраструктуры инновационного экопарка переработки отходов, и сейчас в проектировании функциональных требований к архитектуре и в сборке и разработке ML моделей и подходов для сложных аналитических систем (умного озера, СУДД, банка, телекоммуникаций) • Эксперт в языке Python (PyCharm & Jupyter) для решения задач по Data Science и для анализа данных (также есть опыт веб разработки в Django & Flask) • Работает с библиотеками, такими как Pandas (+Dask), NumPy, Matplotlib (seaborn, plotly), Statsmodels, SciPy, Scikit-learn и Keras, NTLK, PySpark • Моделировал данные для машинного обучения • Знаком с архитектурой и компонентами экосистемы Big Data, включая GreenPlum, HDFS и облачные хранилища, такие как S3 (MinIO) • Понимает особенности работы с колончатыми базами данных, особенности написания запросов и их последовательной оптимизации, влияние вида запроса на скорость работы и нагрузку на базу данных, задачи и операции, которые требуют специфического решения для колончатых баз данных • Обладает опытом работы с BI инструментами, включая Power BI, Apache Superset (эксперт), Zeppelin • Имеет опыт использования контейнеризации и оркестрации с Docker, включая CI/CD процессы в GitLab • Знаком с ETL инструментами Apache AirKow, DBT, Spark • Также владеет знанием языков программирования C, C++, Java Script, HTML, CSS • Управляет проектами и пользуется инструментами Jira, ConНuence • Обладает опытом работы в Agile среде (- Scrum, Kanban) с использованием инструментов управления проектами, таких как Jira и ConНuence Coursera. Введение в квантовые вычисления. Нейронные сети и глубокое обучение.

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.

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.

Даниил — Data инженер уровня Senior из Сочи, Россия. Специализируется на работе с большими данными, имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Ключевые навыки включают Apache AirFlow, Apache NiFi, Apache Spark, Bash, Big Data, CI/CD, ClickHouse, DBT, Docker, DWH, ETL, Git, GitLab CI, Hadoop, Hive, Kafka, Kubernetes, Linux, PostgreSQL, PySpark, Python, RabbitMQ, Redis, SQL, Trino и другие. Имеет высшее образование по специальности «Информатика и вычислительная техника» и среднее профессиональное образование по направлению «Информационная безопасность телекоммуникационных систем» Сибирского Государственного Университета Телекоммуникаций и Информатики. Опыт работы на проектах: - В роли Data Engineer Team Lead участвовал в нескольких проектах банка (с августа 2020 года), где занимался разработкой архитектурных решений, управлением командой, планированием задач, ревью кода, разработкой ETL процессов поставки данных в DWH, оптимизацией производительности и другими задачами. - В роли Data Engineer работал над проектом по хранению данных и технической поддержке пользователей в компании из сферы E-commerce & Retail (апрель — август 2019 года), где выполнял задачи по технической поддержке пользователей, обслуживанию вычислительной техники, обучению сотрудников и ревью.

Тестирование SQL Функциональное тестирование Atlassian Jira Test case Тестирование пользовательского интерфейса QA Linux Проведение тестирований API Git Postman Atlassian Confluence HTML СУБД REST API Jira JSON Техническая поддержка ЦФТ Ручное тестирование

■ Хороший опыт PHP, Laravel, REST API ■ Хороший опыт JavaScript, Vue.js Good expertise in HTML5, CSS3, SCSS ■ Фокус на создании красивых технических решений и внимание к деталям ■ Коммуникабельность и умение слушать ■ Стратегический мыслитель, организованный, стрессоустойчивый и ответственный человек. ■ Понимание бизнес-задач ■ English level: B1+

Кандидат рассматривает новые возможности в связи с завершением активной фазы текущего проекта и переходом на стадию поддержки. Основная мотивация — участие в проектах с современным стеком технологий, налаженными процессами и минимальной бюрократией. Ключевые компетенции: - Языки программирования: JavaScript (Node.js), TypeScript - Фреймворки: Nest.js - Базы данных: PostgreSQL, Redis - Интеграции: NATS, Kafka, S3 - Тестирование: юнит-тесты, интеграционные тесты - Технологии и инструменты: Kubernetes, Docker, Socket.IO, GitLab, Graphana - Навыки: разработка и оптимизация микросервисной архитектуры, работа с высоконагруженными системами, написание новых сервисов Проектный опыт: На текущем проекте кандидат работал в команде над приложением для знакомств. Основные задачи включали: - Разработка микросервисного ядра на Nest.js, миграция с PHP - Создание CRM для администрирования пользователей, включая разработку функционала поиска с использованием индексов gin и автокомплита - Разработка Notification Service на основе Socket.IO и интеграции с Message Broker (NATS) - Оптимизация работы с хранилищем S3 (минио), включая сжатие файлов - Интеграция сервисов для верификации фотографий на базе AI Кандидат знаком с настройкой CI/CD процессов через GitLab, работал с кластерами Kubernetes и имеет опыт мониторинга и анализа через Grafana. Находится на этапе активного поиска предложений, с готовностью выйти на новый проект с начала февраля.

Скилловый фронтенд разработчик, обладающий отличными навыками тайм-менеджмента в сочетании с превосходными знаниями в сфере обслуживания клиентов. Двуязычный. трудолюбивый, опытный разработчик программного обеспечения. Обладает опытом в области проектирования, установки, тестирования и обслуживания программных систем.

Меня зовут Мария, я — копирайтер с 4+ годами опыта в digital и контент-маркетинге. Пишу тексты под разные задачи: лендинги, email, посты, лонгриды. Работаю с контентом на всех этапах. Писала для образования, психологических и диджитал-проектов. Есть опыт в создании рассылок, лонгридов, SEO-статей и постов. Примеры работ — здесь: https://mostms.tilda.ws/creatorms Умею быстро вникать в продукт, собирать боли аудитории и превращать их в смысловой скелет текста. Стараюсь смотреть на тексты не как на «контент-план», а как на инструмент. С дедлайнами дружу. Буду рада присоединиться к вашему проекту!