Middle+ system analyst/ middle+ data engineer

Москва, Россия
Миддл
Аналитика, Data Science, Big Data • AppsFlyer • AppMetrika • Data Science • Machine Learning • Python • SQL • Apache Spark • Cassandra • MongoDB • PostgreSQL • Redis
Удаленная работа • Работа в офисе
Опыт работы от 3 до 5 лет
200 000 ₽
Есть файл резюме (защищен)
О себе

На данный момент Middle+ system analyst.

Мои компетенции и опыт

Системный аналитик / Инженер данных
Ноябрь 2024 — текущее время

Работал с корпоративными данными и интеграционными потоками. Построил набор ETL-процессов для регулярной нормализации, очистки и консолидации данных из разнородных источников. Настроил устойчивые пайплайны и контроль качества загрузок, что повысило согласованность данных в операционных системах.

Оптимизировал высоконагруженные базы данных, включая переработку структуры таблиц, индексацию и переписывание ключевых SQL-операций. Это снизило нагрузку и заметно ускорило критичные транзакции.

Реализовал SMTP-клиент с очередями, логированием и фильтрацией ошибок ввода. Команда получила автоматизированный механизм массовых рассылок, который работал стабильно и сокращал время рассылок до минут.

Спроектировал микросервис, обеспечивший двустороннюю синхронизацию между системой заявок и таск-трекером. Благодаря этому ручное дублирование обращений исчезло, а все события стали автоматически отражаться в обеих системах.

Разработал модуль расширенной интеграции для таск-трекера (в том числе с GitLab), что помогло унифицировать процессы разработки и поддержки.

Data Scientist / Аналитик данных
Мобил.Мед, Июнь 2022 — Сентябрь 2024

Обеспечивал полный цикл работы с медицинскими данными: сбор, очистку, нормализацию и подготовку целевого датасета.

Разработал модель оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний на основе нейронных сетей, достигнув ROC-AUC нужен доступ к резюме Доработал решение до мультиклассовой классификации конкретных патологий, получив стабильные показатели accuracy выше 70%.

Включил мониторинг качества и механизм адаптации предсказаний под клинические сценарии, что повысило применимость модели.

Создал веб-скрапер для автоматизированного сбора отзывов пациентов и модуль анализа тональности. Клиника получила инструмент для оценки удовлетворённости в реальном времени.

Разработал модель прогнозирования оттока пациентов (градиентный бустинг, feature engineering), позволившую выявлять группы риска и применять таргетированные меры удержания.

Tg нужен доступ к резюме



Есть файл резюме (защищен)


Интересные кандидаты