ВакансииСпециалистыКурсы и обучениеЭкспертыКомпанииРейтингЗарплатыЖурнал
📢 Занимаетесь брендом работодателя?

Приходите 11 марта на Хабр Семинар, поговорим о том, как бренд и коммуникации становятся частью стратегии удержания.

→ Узнать больше

Ильшат Абзалов (artfal11), Россия, КазаньИльшат Абзалов (artfal11), Россия, Казань

Ильшат Абзалов

Бэкенд разработчик • Инженер по данным • Младший (Junior)
Рассмотрю предложения
Написать
Поднимите резюме с подпиской Буст

Контакты

Войти
Опыт работы: 1 год и 8 месяцев
Регистрация: 19.02.2025
Последний визит: 1 день назад
Гражданство: Россия
Местоположение: Россия, Казань
Дополнительно: готов к удаленной работе
Знание языков: Английский В2
Награды
Рекомендательные письма
0
Друзья
1

Обо мне

Инженер по данным
Также занимаюсь разработкой бэкенда на python: django/fastapi. 
Знаком с очередями и асинхронными технологиями: kafka, rabbitmq, redis, celery, flower.
Есть опыт работы с Docker, docker-compose и Git.
Понимание принципов машинного обучения и математической статистики из учебного опыта

Навыки

Выберите навык, чтобы посмотреть, какие тесты специалист уже прошел.

Git
Python
Django
PostgreSQL
Docker
FastAPI
middle
Redis
Apache Kafka
Elasticsearch
Prometheus
Apache Airflow
Apache Hadoop
Greenplum
ETL
DWH
Apache Spark

Участие в профсообществах

Опыт работы

  • РТЛабс
    ​4.18​
    Развиваем экосистему Госуслуг
    От 1000 до 5000 сотрудников
    Инженер по данным (Средний) • Инженер по данным
    Август 2025 — По настоящее время (8 месяцев)

    - разрабатывал и развивал ETL процессы
    - разработка приложений с использованием PySpark
    - разработка DAG в Airflow (сложные зависимости с TaskSensor)
    - оптимизация хранения данных в HDFS и ClickHouse (создание и изменение таблиц, подбор индексов, оптимизация запросов)
    - разработка сервиса расчета рекомендаций с использованием FastAPI (MLOps - задача)
    - опыт написания dbt-моделей (переход на инкрементальную модель для оптимизации работы пайплайна)
    - работа с несколькими источниками для построения единого пайплайна данных
    - оптимизация сложных SQL-запросов путем устранения Broadcast Motion в Greenplum (ускорение в 2 раза)

    Python • SQL • PostgreSQL • Apache Kafka • Greenplum • Apache Airflow • ETL • Apache Hadoop • Apache Spark • DWH • FastAPI • Docker • Git • Базы данных • ClickHouse • Kubernetes
  • BOOKBOOK
    Бэкенд разработчик (Младший) • Python Django Developer
    Февраль 2025 — Июль 2025 (6 месяцев)

    Разработка приложения для аренды любой сущности. 

    Работаем в команде из ~20 человек: Backend(java and python), Frontend(react), DevOps, QA, Project manager

    - разработка админ панели для мерчантов (график работы; отслеживание заказов; контроль доступных для аренды сущностей)

    - интеграция сервиса оплаты (stripe)

    - взаимодействие с сервисом по отправке почтовых уведомлений средствами redis, celery и flower

    - использование django-celery-beat для выполнения запланированных задач

    - настройка отправки уведомлений в telegram мерчанта

    Python • Django • RESTful API • Docker • PostgreSQL • Nginx • Git • Redis • Celery
  • ГКУ «Центр цифровой трансформации РТ»
    ИТ-компания в составе Мин.цифрового развития государственного управления, ИТ и связи Республики Татарстан
    Казань • От 100 до 1000 сотрудников
    Бэкенд разработчик (Младший) • Python Developer
    Октябрь 2024 — Январь 2025 (4 месяца)

    В рамках технологической практики писали проект по цифровизации одной из жизненных ситуаций

    Разрабатывали в команде из 2 бэкендеров и 2 фронтеднеров. На бэкенде использовали DRF и FastAPI

    - проектирование базы данных, нормализация данных

    - настроили Docker для разработки как бэкенда, так и фронтенда

    - RESTful API на DRF

    - периодический парсинг данных с популярных сайтов для получения определенных категорий мероприятий с помощью celery-beat и beautifulsoup

    - микросервис по отправке почтовых уведомлений на FastAPI + RabbitMQ + Celery

    - подключение автоматической генерации openAPI документации

    Git • SQL • Python • PostgreSQL • REST • RabbitMQ • Celery • Django • Docker • FastAPI
  • Б-Рейн Солюшенс
    Казань
    Бэкенд разработчик (Младший) • Django Developer + ML engineer
    Август 2024 — Сентябрь 2024 (2 месяца)

    https://brain-solutions.ru/

    Учебный проект "Система анализа успеваемости студентов", реализованный в рамках программы Цифровых кафедр
    Разработка в команде из 3 человек-бэкендеров на стеке Python + Django,  для обработки данных использовали pandas, sklearn - для обучения моделей

    - поднял Docker для разработки в команде

    - организовал работу с Git с помощью Feature Branch Development

    - реализовал обучение модели для прогнозирования отчисления студента с помощью slkearn, pandas

    - спроектировали в команде RESTful API, реализованное на DRF

    - настроил JWT-аутентификацию

    - еженедельный сбор данных по успеваемости студентов, а также периодическое переобучение ML модели средствами redis и celery

    - формирование pdf-отчетов с помощью библиотеки reportlab

    - подключение Swagger для документации API

    Python • Django • Docker • PostgreSQL • Git • Redis • Pandas • Celery • Swagger • Postman

Высшее образование

  • КФУ

    Казань • 3706 выпускников
    Институт информационных технологий и информационных систем (ИТИС)
    Сентябрь 2023 — По настоящее время (2 года и 6 месяцев)

    Специальность: программная инженерия.

    На 1 курсе изучали ООП, SOLID, паттерны проектирования. Все это на языке Java, что помогло познакомиться со строгой типизацией, объектно-ориентированной парадигмой.

    Летняя практика после 1 курса: пишем приложение для изучения английского языка на Kotlin в команде из 4 человек, взаимодействуя через GitHub.

    2 курс: начал изучать Python: ООП, асинхронность, многопоточность,  мультипроцессинг, requests, selenium, telegramBotAPI.

    Django: реализация модели MVC через средства django(models, views, templates), Django ORM,  тестирование(pytest).

    DRF: концепция REST API, сериализаторы, view классы, view generics, вьюсеты, роутеры

    Сопутствующие технологии: Docker, docker-compose, Nginx, Linux, gunicorn, деплой на сервер

    Изучение дисциплины "Базы данных": sql(синтаксис),  join-операции и их различия, проектирование баз данных, нормализация и нормальные формы, транзакции

    Машинное обучение: работа с многомерными массивами(numpy), визуализация данных(matplotlib), сбор и обработка различных видов данных, работа с табличными данными(pandas), основы компьютерного зрения, основы обработки естественного языка

    Математическая статистика: генеральная совокупность и выборка, квартили распределения и график box-plot, нормальное распределение, t-критерий Стьюдента, многофакторный ANOVA,  АБ тесты и статистика

    Дополнительное образование

    О сервисеУслуги и цены
    Помощь
    Для соискателяДля работодателяAPI сервисаСлужба поддержки
    Все сервисы Хабра
    ХабрQ&AКарьераКурсы