Открыт к предложениям

Максим Костенко

Практикующий Data Engineer с опытом ~4 года. Строю end-to-end ETL-пайплайны, управляю каталогами данных и помогаю бизнесу принимать решения на основе актуальных данных.

Связаться

Скролл

О себе

Практикующий Data Engineer с опытом построения end-to-end пайплайнов обработки данных и организации аналитической отчётности. Специализируюсь на внедрении и поддержке каталога данных OpenMetadata, разработке ETL-процессов в Apache Airflow с интеграцией SAP-систем и SAP HANA.

Владею администрированием и оптимизацией PostgreSQL и ClickHouse, создаю интерактивные дашборды в Visiology. Понимаю принципы моделирования DWH, версионирования кода и работы с Docker. Легко нахожу общий язык с заказчиками, умею переводить бизнес-требования на язык данных.

~4 года

Опыта

28+

Технологий

Python

Основной язык

Data Eng.

Специализация

Опыт

СИБИНТЕК (ДЗО ПАО НК Роснефть)

сейчас

Data Engineer

Ноябрь 2024 — настоящее время · 1 год 5 мес.

Разработка ETL-пайплайнов в Apache Airflow с интеграцией SAP-систем. Внедрение и поддержка каталога данных OpenMetadata. Администрирование PostgreSQL и ClickHouse. Создание аналитических дашбордов в Visiology. Процессная аналитика (Processet).

Apache AirflowClickHouseOpenMetadataPostgreSQLSAP HANAVisiology

Яндекс Практикум

Специалист по Data Science (обучение)

Март 2024 — Февраль 2025 · 1 год

Исследовательский и статистический анализ данных, проверка гипотез. Разработка и обучение ML-моделей, включая задачи компьютерного зрения. Полный цикл предобработки данных. SQL для извлечения и предобработки данных.

PythonSQLscikit-learnCVMLEDA

Сертификаты Яндекс Практикума

Сертификат ru Сертификат en

Открыть PDF в новой вкладке

Самостоятельная разработка

сейчас

Data Science Specialist

Май 2022 — настоящее время · 3 года 11 мес.

HR-аналитика с предсказанием оттока сотрудников. Персонализация предложений для постоянных клиентов. Telegram-боты для образовательных платформ. Машинное обучение, компьютерное зрение, распознавание текста.

MLComputer VisionNLPTelegram BotsEDAPython

Навыки

Технологии и инструменты из реального опыта

Python

Основной язык разработки

92%

SQL / PostgreSQL / CH

PostgreSQL, ClickHouse, запросы

85%

Apache Airflow

Оркестрация ETL-пайплайнов

82%

Apache Spark / Hadoop

Распределённые вычисления

68%

Docker / Linux

Контейнеризация, Linux

72%

Apache Kafka

Потоковая обработка данных

62%

ML / PyTorch / TF

scikit-learn, PyTorch, TensorFlow

78%

Pandas / NumPy

Pandas, NumPy, обработка данных

90%

Git / OpenMetadata

Управление метаданными

80%

ETLClickHouseSAP HANAOpenMetadataVisiologyLoginomA/B тестыDWHApache ParquetTensorFlowPyTorchHadoop

Проекты

Реальные проекты с открытым исходным кодом

Участие в хакатоне «Лидеры цифровой трансформации»

RESTораторы — маршрутизация выездных инженеров

Моя роль: инженер данных и ML-инженер · Команда из 4 человек

Задача №13: интеллектуальный сервис планирования рабочих маршрутов для инженеров с учётом временных окон и сложности работ.

В составе команды разработали автономный сервис распределения заявок и построения маршрутов на день. Решение поддерживает загрузку CSV без дублирования данных, перепланирование и объяснение причин неназначенных заявок. Локальные карты и маршрутизация позволяют работать без доступа к внешнему интернету.

PythonGoDartPostgreSQLClickHouseOpenStreetMap

Скачать презентациюPPTX · 22 MB Сайт хакатона

Games EDA

Разведочный анализ датасета видеоигр: тренды продаж по жанрам и платформам, корреляции оценок критиков и пользователей, выявление самых прибыльных серий.

PythonPandasMatplotlibSeabornEDA

Локации нефтяного бурения

Геопространственный анализ точек бурения: кластеризация месторождений, статистика по регионам, визуализация плотности скважин, прогнозирование перспективных зон.

PythonNumPySeabornSciPyGeo-анализ

HR-аналитика: Отток сотрудников

Предсказание увольнений с помощью ML-моделей. Анализ ключевых факторов оттока, классификатор (Random Forest, Logistic Regression), ROC-AUC оценка.

Pythonscikit-learnPandasMLClassification

Визуализация онлайн-продаж

Интерактивные графики динамики онлайн-продаж: сезонность, топ-категории, географическое распределение покупателей, выявление паттернов.

PythonMatplotlibSeabornPandasVisualization

Все репозитории на GitHub→

Мой Telegram-канал

@madataengineer