Data инженер, Lead

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.

Дата-Инженер с опытом работы более 6 лет. Моя цель в работе - стремление добиваться результатов, превосходящих чьи либо ожидания. Я понимаю важность соответствия моей работы конкретным требованиям каждого клиента и умею создавать эффективные стратегии, соответствующие потребностям. Я всегда ищу идеальное решение для всех задач каждого клиента. Языки программирования Python, SQL, Java. Инженерия данных Apache Hadoop, HDFS, Apache Hive, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow, dbt, Snowflake. Облачные сервисы Yandex Cloud(DataLens, Object Storage, Compute Cloud, Data Proc, Cloud Functions, Managed Service for PostgreSQL). Базы данных ClickHouse, MS SQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis. Брокеры сообщений Kafka. Data Science Pandas, NumPy. Визуализация данных Power BI, Tableau. Бэкенд Spring (MVC, Boot, Security, Data), FastAPI. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда», Схема «Снежинка»), Моделирование Сущность-Связь (ER), Нормализация / Денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Bash scripting, Kubernetes. Системы контроля версий Git, Bitbucket, GitHub.

Дата инженер / Системный Аналитик с опытом работы более 5 лет. Я являюсь опытным специалистом, которому нравится создавать новаторские и эффективные решения. У меня обширный опыт в разработке и глубокое понимание современных технологий. Проактивный командный игрок с отличными навыками коммуникации, способен быстро осваивать новые технологии и методологии. Ставлю требования бизнеса на первое место. Независимо от того, работаю я самостоятельно или в составе команды, моя цель – достигать результатов, которые превосходят ожидания и способствуют успеху бизнеса. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Hadoop, HDFS, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow. Облачные технологии Yandex Cloud (DataLens, Object Storage, Virtual Machines, Data Proc, Cloud Functions, Managed Kubernetes, Managed Service for PostgreSQL, KMS, IAM, Monitoring). Базы данных PostgreSQL, Greenplum, Oracle, ClickHouse, MongoDB, Redis. Брокеры сообщений Apache Kafka. Data Science Pandas, NumPy. Моделирование данных Многомерное Моделирование (Схема «Звезда»,, Схема «Снежинка»,), Сущность-Связь (ER) Моделирование, Нормализация / Денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes, Bash скриптинг. Системы контроля версий Git, GitLab, GitHub.

Опыт работы на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения, включающий в себя: работа с базами данных PostgreSQL, ClickHouse, GreenPlum; исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, Seaborn; построение ML-моделей для дополнения отсутствующих данных; проектирование и разработка ETL-процессов с использованием Apache Airflow, SQL, Python, Spark; инструменты скрейпинга BeautifulSoup, Selenium; работа с экосистемой Hadoop - HDFS, YARN, Spark, HBase, Hive, Pig; создание информационных дашбордов с помощью Tableau, Redash, Superset; back-end разработка с помощью Python, Django, DjangoRestFramework. Дополнительная информация: Курсы: Karpov.Courses (01/2021 – 07/2021) Аналитик данных Karpov.Courses (11/2021 – 12/2021) Симулятор аналитика Karpov.Courses (03/2022 – 09/2022) Инженер данных Тренинг-центр ISSoft (06/2022 – 09/2022) «Школа Big Data»

- Senior Data Engineer с более чем 7-летним опытом работы, включая опыт создания платформ и конвейеров данных - Имеет знание и опыт моделирования DWH - Имеет практический опыт работы с коммерческими инструментами ETL - Обладает сильным опытом работы с данными - Имеет навыки работы с облачными сервисами AWS/MS Azure. - Активный, ответственный и открытый человек, готовый учиться и делиться приобретенными знаниями с коллегами, способный работать как самостоятельно, так и в команде.

Отлично и хорошо: DevTools, Rest API, Swagger, Postman, Charles, DBeaver, pgAdmin, SQL, Jira, Confluence, BitBucket, Virtual Box, GitHub, Gitlab, TestRail, Zephir, логи. Ручное тестирование, тестовая документация, документация для пользователей, функциональное тестирование, тестирование сайтов, мобильных и десктоп-приложений. Знаком: Kibana, Grafana, Kubernetes, bash (командная строка Linux), Jenkins, HTML, CSS, JSON, HTTP, внутр.часть сторов GooglePlay и AppStore, AppGallery, Appmetrica. Зона роста: Java, автотесты, развертка стендов.

Виды тестирования: ● Функциональное тестирование ● Тестирование API ● Тестирование UI, UX ● Тестирование удобства пользователя ● Интеграционное тестирование ● Smoke-тестирование ● Регрессионное тестирование ● Тестирование требований ● Автоматизированное тестирование

Нравится находится в процессе разработки ПО, с момента обсуждения идей до момента полной реализации. Самое интересный момент, когда тестируемое ПО становится доступным для большинства пользователей

-Инженер по контролю качества со способностями к многозадачности, обладающий глубокими знаниями концепций контроля качества, инструментов и методов тестирования. -Готовность обучаться и применять в работе новые технологии и тестовое ПО; - Умение быстро адаптироваться к различным рабочим ситуациям.