Специалисты

DWH Страховой компании

Роль в проекте DevOps Команда проекта project manager: 1 dev ops: 5 team lead: 1 Описание проекта Построение Data инфраструктуры для компании Создание единой точки входа в разные источники данных(Postgres, MySQL, Oracle, S3, DataStream) для удобной работы аналитиков, разработчиков и ML инженеров Команда проекта: - более 30 дата аналитиков - 5 дата инженеров - 6 ML инженеров Обязанности на проекте - Написание Helm чартов, Docker файлов, CI/CD (Gitlab) - Автоматизация деплоя приложений в кластеры Kubernetes - Поднятие и поддержка инфраструктуры (Helm, Kubernetes, Terraform) - Миграция приложений из legacy ВМ в Kubernetes - Развертывание сервисов для DE/DA/ML таких как Superset, Trino, Dagster etc. - Развертывание и обслуживание БД(Postgresql, MySQL, Redis) Личные результаты - Бесшовно перенес Legacy инфраструктуру с ВМ в кластер Kubernetes - Объединил разные источники данных(как внутренние так и внешние) для более удобного использования разными командами - Настроил SSO для всех сервисов которые используются в Data департаменте(от входа в сервисы до доступных источников данных)

Kubernetes, Helm, CI/CD, Superset, Trino, DBT, SQL, Terraform, Terragrunt, Docker, Spark, MLFlow, Airflow, Dagster, Nexus, Grafana, Loki, Prometheus, KeyCloak, Yandex Cloud, Selectel

Август 2024 - По настоящее время месяцев

Рекомендательная платформа для онлайн кинотеатра

Роль в проекте DevOps / MLOps Команда проекта project manager: 1 frontend разработчик: 5 backend разработчик: 5 qa: 2 dev ops: 5 team lead: 3 Описание проекта рекомендательная платформа поставляющая рекомендации заказчикам на основе их данных Команда проекта: - более 20 ML инженеров - более 10 SRE специалистов Обязанности на проекте - Написание функционала для дебага и тестирования Airflow Tasks - Развертывание online сервисов и моделей в кластере Kubernetes - Обслуживание моделей и сервисов для отказоустойчивости(HPA, VPA) - Проведение нагрузочных тестирований - Адаптация пайплайнов под локальную разработку(Helm + Minikube) - Создание NRT пайплайнов и написания Spark Job"s - Версионирование и оркестрация моделей(MLFlow + Seldon) - Написание алгоритмов build/deploy для моделей и онлайн сервисов - Написание CI/CD пайплайнов в Jenkins/GitLab - Настройка мониторинга (Loki/Prometheus) и написание дашбордов в Grafana - Написание и рефакторинг функций для более надежного обращения к OBS S3 - Рефакторинг legacy кода Личные результаты - Провел нагрузочное тестирование и оптимизировал продовый Kubernetes кластер к повышенной нагрузке(20к RPS) на ORS сервисы и 50к RPS на поток событий(NRT) - Оптимизировал вычисления на Spark для меньшего потребления памяти и удешевления препроцессинга - Адаптировал пайплайны для локальной разработке в миникубе на минимальных мощностях ВМ

Kubernetes, Helm, Seldon, MLFlow, Spark, CI/CD, Jenkins, Bitbucket, Gitlab, Loki, Prometheus, Terraform, Grafana, Docker, Kafka, Cloud.ru, MongoDB, Postgresql

Июнь 2023- Август 2024 месяцев

Медиа проект в котором новости генерируются нейросетями

Роль в проекте MLOps Команда проекта project manager: 1 frontend разработчик: 2 backend разработчик: 2 ui/ux дизайнер: 2 dev ops: 1 team lead: 1 Описание проекта Медиа проект в котором новости генерируются нейросетями(BERT/DALL-E и тд) Команда проекта: - 5 ML инженеров Обязанности на проекте - Создание инфраструктуры с нуля - Написание Helm чартов, docker файлов и CI/CD - поддержка ORS сервисов и моделей на проде - Написание телеграмм бота для использования модели пользователями(aiogram) - Парсинг данных с новостных сайтов - Написание ETL пайплайнов на PySpark

Kubernetes, Helm, Airflow, Spark, Docker, Python3, CI/CD

Март 2022 — май 2023 месяцев

Образовательный ИТ кампус

Роль в проекте Менеджер проектов Команда проекта project manager: 5 бизнес аналитик: 3 Описание проекта Образовательный ИТ кампус Обязанности на проекте - Ведение проектов по цифровизации региона - Анализ сроков выполнения и стоимости проекта - Разработка ТЗ и контроль выполнения задач - Формирование закрывающих документов и отчетов

.

Сентябрь 2021 — Март 2022 месяцев

Разработка автоматизированной системы поиска подходящих кандидатов

Роль в проекте Аналитик Команда проекта project manager: 1 ML разработчик: 3 Рекрутер: 5 Описание проекта Разработка автоматизированной системы поиска подходящих кандидатов Обязанности на проекте - Разработка системы поиска релевантных кандидатов на основе алгоритмов машинного обучения - Парсинг данных с сервисов поиска работы(LinkedIn, HeadHunter)и анализ кандидатов на совпадения проектам внутри компании Личные результаты - Разработал систему поиска релевантных кандидатов с автоматическим парсингом HH.ru, Linkedin и прочих с последующей выгрузкой кандидатов по релевантности на вакансии

Python3, Jupiter, BERT, Numpy, Pandas, Matplotlib, seaborn, Pickle, Numba, Sklearn

Март 2021 — Сентябрь 2021 месяцев