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.

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.

Роман — опытный Data-инженер уровня Middle+ с опытом работы более двух лет. 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.

Более 3 лет опыта работы в области python разработки. Большой интерес к Data Mining и анализу, AI технологиям, машинному обучению. Хорошие аналитические навыки и умение решать проблемы. Ориентирован на результат, способен быстро вникать в новые технологии. Есть опыт как самостоятельной работы на проекте, так и в составе команды.

В свободное время стараюсь улучшать навыки в разработке, изучать новые средства разработки: разрабатываю pet-проекты, изучаю чужой код (популярные проекты на GitHub), статьи / лонгриды от опытных разработчиков на различных ресурсах. Опыт разработки backend-части на Laravel. Написание SQL запросов. Понимание верстки и Core JS. https://github.com/deepydee?tab=repositories.

PostqreSQL DBeaver BPMN - Camunda Sequence diagram ERD - Visual Studio code Figma, Axure Swagger Draw.io Jira Confluence MS Excel / Visio ГОСТ 34 SQL Английский язык (B1)