ВакансииСпециалистыКурсы и обучениеЭкспертыКомпанииРейтингЗарплатыЖурнал
🎙️ Урезать нельзя сохранить: бенефиты и HR-бренд 2026

28 мая соберемся на вебинар и обсудим, как изменился рынок, почему внутренний бренд становится главным каналом внешнего, и какие бенефиты нельзя резать, даже когда бюджет на нуле

→ Присоединиться

Роман Мостовой (lysergidework), 36 лет, Россия, Санкт-ПетербургРоман Мостовой (lysergidework), 36 лет, Россия, Санкт-Петербург

Роман Мостовой

Аналитик по данным • Инженер по данным • Средний (Middle)
От 250 000 ₽ • Ищу работу
Написать

Контакты

Войти
Возраст: 36 лет
Опыт работы: 3 года и 3 месяца
Регистрация: 20.10.2023
Последний визит: 2 месяца назад
Гражданство:
Местоположение: Россия, Санкт-Петербург
Дополнительно: готов к удаленной работе
Знание языков: Английский В2
Награды
Рекомендательные письма
0
Друзья
0

Обо мне

Специалист по аналитике и инжинирингу данных с 2+ годами опыта в создании end-to-end решений для обработки больших данных. Имею техническое образование в области автоматизации и дополнительную специализацию в Data Science и Business Intelligence Analyst. 


В 2013 году я окончил Санкт-Петербургский государственный морской технический университет, Факультет корабельной энергетики и автоматики, по специализации «Системы электроэнергетики и автоматизации судов». По результатам обучения я был приглашен на программу обучения в Аспирантуре, но предпочел практическую деятельность. 


В 2024 я получил дополнительное прошел обучение Аналитика данных в Высшей Школе Аналитики и Стратегии, платформа Changellenge.



Успешно реализовал проекты в игровой индустрии, финтехе и ритейле, включая разработку систем антифрод-мониторинга, построение корпоративных платформ данных и создание предиктивных моделей. Обладаю экспертизой в современных технологиях Big Data и опытом работы в Agile-командах.


Навыки

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

SQL
Python
PostgreSQL
Docker
Linux
ООП
Базы данных
MySQL
Bash
Apache Kafka
ClickHouse
Greenplum
ETL
DWH
Apache Spark
Apache Airflow
Apache Hadoop

Опыт работы

  • Булочные Ф.Вольчека
    Санкт-Петербург
    Декабрь 2024 — По настоящее время (1 год и 6 месяцев)

    Full-stack инжиниринг данных.

    Создание единой корпоративной платформы данных с нуля, объединяющей словари, кассовые операции, документооборот, HR-данные, учет рабочего времени и показания приборов учета, складского учета, производства готовой продукции, плана закупок сырья. Обеспечение аналитическими решениями 6 ключевых бизнес-направления (розница, планирование, КРО, IT-отдел, производство и склад). Автоматизация процессов сбора, обработки и предоставления данных в режиме реального времени.

    Функционал:
    * Построение end-to-end аналитической платформы данных с микросервисной архитектурой на Ubuntu с контейнеризацией Docker
    * Разработка микросервисов для перехвата транзакций в реальном времени из RKEEPER
    * Интеграция и загрузка данных из корпоративных систем: MsSQL (словари и транзакции), ELMA365 (документооборот, словари, показания приборов ЖКХ), Biotime (учет рабочего времени персонала).
    * Потоковая обработка данных в реальном времени: Apache Kafka
    * Оркестрация ETL/ELT процессов: Apache Airflow
    * Проектирование многослойного хранилища данных (STG, ODS, DDS, DM): GreenGage и ClickHouse
    * Разработка аналитических решений на Python
    * Создание дашбордов и отчетности для бизнес-подразделений: DataLens
    * Настройка комплексного мониторинга инфраструктуры: Portainer, Prometheus, Grafana, AlertManager

    SQL • Python • Linux • ООП • Базы данных • Алгоритмы и структуры данных • Docker • Apache Kafka • Greenplum • ClickHouse • Apache Airflow • Yandex DataLens • Анализ данных • Microsoft Excel • Визуализация • Business intelligence • Математическая статистика • OLAP
  • Aston
    4.57
    Аутсорсинговая компания, ориентированная на разработку ПО
    Санкт-Петербург • От 1000 до 5000 сотрудников
    Июль 2024 — Декабрь 2024 (6 месяцев)

    Разработка системы для выявления и предотвращения фродовых транзакций в режиме реального времени. Система анализирует транзакции на основе данных о клиентах, их транзакционной истории и внешних источниках, используя алгоритмы машинного обучения и сложные ETL-процессы для обработки больших объемов данных. Проект направлен на снижение финансовых потерь, связанных с мошенничеством, за счет автоматизации анализа и выявления подозрительных транзакций.

    SQL • Python • Docker • Linux • Apache Kafka • Apache Hadoop • Apache Airflow • ClickHouse • Базы данных • Высоконагруженные системы
  • Индивидуальное предпринимательство / частная практика / фриланс
    Data analyst
    Март 2023 — Июль 2024 (1 год и 5 месяцев)

    Анализ данных игровых процессов и поведения пользователей с целью повышения вовлеченности игроков и оптимизации игровых механик. В рамках проекта осуществлялась выгрузка, обработка и анализ данных, выявление аномалий, разработка предсказательных моделей машинного обучения для прогнозирования поведения игроков, а также проведение A/B тестов для улучшения ключевых игровых метрик. Строились BI визуализации и проводилось консультирование гейм дизайнера.

    Python • API Интерфейсы • Продуктовая аналитика • Microsoft Excel

Высшее образование

  • СПбГМТУ

    Санкт-Петербург • 607 выпускников
    Корабельной энергетики и автоматики
    Сентябрь 2008 — Май 2013 (4 года и 9 месяцев)

Дополнительное образование

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