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.

Fullstack-инженер (Typescript, React). Имею опыт работы Fullstack разработчиком от 3 лет. Главная область, в которой я работаю, — медицина. Я также знакома с различными другими областями (потоковое видео, мониторинг сторонних системы). Также ранее год работала фронтенд-разработчиком.

Хороший кандидат, опыт в финтехе более 2х лет(с неофициальным), по Java 3 года(с неофициальными проектами) Кандидат о себе: "Считаю себя усидчивым и внимательным к деталям человеком, что помогает находить баги и подробно описывать найденные дефекты. Помимо указанных выше навыков, имел опыт работы с RabbitMQ, Firebase, Pipeline. Принимал участие в: Хакатоне LET'S GO DIGITAL HACKATHON и чемпионате для QA BUGBUSTERS 2024"

Денис — опытный React-разработчик с 4-летним опытом работы в сфере e-commerce и разработки интеграционных сервисов. Он участвовал в создании системы управления продажами от производителя для дилеров, работал над интеграционным сервисом для автоматизированной системы управления ресурсами, занимался продуктовой разработкой площадки по продажам медикаментов и созданием монолита для нескольких операторов. Денис также работал над проектами в сферах телекоммуникаций и HRTech. На всех проектах он выполнял задачи по разработке и поддержке frontend-части, а также участвовал в написании бизнес-логики на backend. В работе Денис использует широкий спектр технологий, включая React, Vue, Vuex, axios, swiper, Antd, react-hook-form, yup, typescript, axios и другие.

Александр — QA FullStack специалист из Москвы. Имеет опыт работы в отрасли FinTech & Banking. Выполняю функциональное, регрессионное и интеграционное тестирование, разрабатываю стратегию тестирования для каждого релиза для обеспечения стабильности и качества продукта. Изначально был единственным QA инженером на проекте и выстроил процесс тестирования с нуля. Внедрил систему Allure для управления тестами, что позволило структурировать и улучшить тестирование на всех этапах разработки. В настоящее время совместно с более опытными специалистами по автоматизации увеличиваю покрытие авто-тестами, что помогает сократить время на регрессионное тестирование и улучшить контроль качества. Также создаю и поддерживаю документацию по тестированию, обеспечивая актуальность и доступность информации для команды. Обладаю опытом работы с задачами системного анализа (SA), что помогает лучше понимать требования к продукту и выявлять потенциальные риски.

Дмитрий — Senior .NET разработчик из Оренбурга. Специализируется на разработке приложений с использованием технологий .NET Core, C#, ASP.NET. Имеет опыт работы с базами данных PostgreSQL, MySQL, MongoDB, а также с инструментами Docker, Git, GitLab. Участвовал в разработке системы спутникового мониторинга для морского и речного флота, где занимался рефакторингом монолитного приложения, внедрением Docker debug system, подготовкой документации API-сервисов и оптимизацией запросов. Работал над кроссплатформенной системой для автоматизации торговых процессов, где реализовывал микросервисы, выполнял рефакторинг legacy-кода, настраивал систему межсервисного взаимодействия на основе RabbitMQ и обеспечивал стабильную работу серверов. Также участвовал в создании информационной системы для отдела продаж, где разработал API-сервис, создал интерфейс по макету, реализовал клиент-серверную логику и оптимизировал запросы к базе данных. Общая продолжительность работы на проектах — 3 года 4 месяца.