-
Автоматизация процессов обработки данных с использованием Apache Airflow для планирования и оркестрации рабочих процессов.
-
Разработка и оптимизация ETL-процессов с помощью Python и SQL, создание автоматизированных скриптов для загрузки и обработки данных.
-
Реализация пайплайнов для обработки и трансформации данных с использованием Apache Spark, включая создание автоматических процессов для обработки больших объемов данных.
-
Автоматизация мониторинга и логирования процессов в реальном времени, использование инструментов типа Grafana и Prometheus для визуализации и оповещений.
-
Написание и оптимизация автоматизированных тестов для проверки корректности данных в пайплайнах с использованием Pytest и unittest.
-
Автоматизация развертывания и конфигурации инфраструктуры с использованием Terraform и Ansible для обеспечения устойчивости и масштабируемости систем.
-
Создание автоматических процессов для миграции данных между различными источниками с использованием Kafka и RabbitMQ для повышения гибкости и надежности.
-
Разработка и поддержка CI/CD процессов для автоматического тестирования и развертывания решений в облачных сервисах (AWS, GCP).
-
Внедрение решений для автоматической очистки и трансформации данных с использованием регулярных выражений и встроенных библиотек Python.
-
Оптимизация процессов обработки данных в реальном времени для снижения задержек и повышения производительности систем обработки данных.
Таблица достижений Data Engineer для резюме
| Проект / Задача | Конкретный вклад | Метрики и результаты |
|---|---|---|
| Оптимизация ETL-процессов | Переписал пайплайн на Apache Spark, уменьшил время обработки | Сократил время ETL на 70%, обработка с 12 до 3 часов |
| Внедрение Data Lake | Спроектировал и реализовал Data Lake на AWS S3 | Увеличил доступность данных на 40%, снизил стоимость хранения на 25% |
| Автоматизация мониторинга | Настроил систему алертинга с использованием Prometheus и Grafana | Снизил время реакции на инциденты на 50% |
| Оптимизация запросов в Redshift | Оптимизировал SQL-запросы, внедрил партиционирование | Ускорил выполнение ключевых запросов на 5x |
| Интеграция данных из внешних API | Разработал пайплайн для интеграции данных из 3 внешних источников | Обеспечил обновление данных в реальном времени, повысил качество данных на 15% |
| Реализация архитектуры Data Mesh | Внедрил микросервисы для распределенной обработки данных | Повысил масштабируемость системы на 60% |
| Миграция базы данных | Перенес данные с on-premise PostgreSQL в облако Google BigQuery | Сократил время отклика запросов на 40%, улучшил отказоустойчивость |
| Создание документации по данным | Разработал глоссарий данных и схемы с помощью Data Catalog | Снизил количество ошибок в аналитике на 30% |
Data Engineer, который делает данные полезными
Я превращаю хаос данных в четкие, масштабируемые решения. Более 6 лет опыта в проектировании и оптимизации дата-инфраструктур на основе Python, SQL, Spark и облачных платформ (AWS, GCP, Azure). Специализируюсь на создании end-to-end пайплайнов: от сбора данных в реальном времени до надежных хранилищ и автоматических отчётов.
Умею не просто "подключить и выгрузить", а понять бизнес-контекст, выстроить архитектуру с нуля и обеспечить прозрачность данных для аналитиков и продуктовых команд. Работал с потоковыми системами (Kafka, Flink), строил витрины в DWH (Snowflake, BigQuery, Redshift), внедрял dbt, Airflow, CI/CD для пайплайнов.
Мои проекты — это не просто ETL, это живые системы, которые легко поддерживать, масштабировать и развивать. Люблю оптимизировать: запросы, пайплайны, расходы на облако. При этом умею писать документацию, обучать команды и выстраивать процессы передачи знаний.
Работаю быстро, прозрачно, без микроменеджмента. Интересуют задачи, где нужно думать, а не просто кодить по ТЗ.
Свободен для участия в сложных и амбициозных проектах.
