Максим Щ. , Middle, Data инженер

Оптимизировал Spark / PySpark ETL-пайплайны на 55%, переработав чтение и запись HDFS и используя Parquet для обработки больших объёмов данных. Повысил стабильность batch-расчётов и сократил время выполнения production data pipelines. Сократил нагрузку на ClickHouse на 65%, внедрив Spark compute layer для предагрегации, фильтрации и очистки данных. Оптимизировал передачу данных в OLAP-контур и стабилизировал работу аналитического кластера. Сократил задержку получения изменений на 75%, реализовав CDC pipeline Debezium → Kafka → Spark Streaming. Обеспечил обработку insert/update/delete и доставку изменений из OLTP-систем в Data Lake. Сократил ручные операции на 70% и повторные сбои на 25%, автоматизировав ETL-процессы через Apache Airflow. Настроил DAG dependencies, retries, error handling и logging для стабильного выполнения пайплайнов. Сократил время диагностики HDFS на 65%, автоматизировав обработку FSImage и интегрировав Apache Ranger audit logs. Создал SQL-контроль метаданных хранения и доступа к данным Data Lake. Сократил количество Data Quality-инцидентов на 40%, внедрив Data Contracts, schema validation, NULL-checks и дедупликацию. Ускорил обнаружение ошибок на 20% через автоматические проверки и алерты в Airflow. Сократил избыточное хранение на 35%, оптимизировав S3 / Apache Iceberg / Parquet через партиционирование, компрессию и lifecycle-подходы. Повысил эффективность Spark jobs на 15%, контролируя размер файлов и структуру хранения. Обеспечил доставку данных для 50+ аналитических витрин, используя SQL, Greenplum, PostgreSQL, ClickHouse и dbt. Оптимизировал ETL/ELT-трансформации и подготовку данных для DWH, аналитики и downstream-систем. Разработал 10+ API-эндпоинтов на FastAPI для внутренних data-сервисов и интеграции источников. Автоматизировал получение и передачу данных через REST API между компонентами data platform. Сократил время деплоя на 40%, автоматизировав CI/CD-пайплайны в GitLab для Docker-контейнеров и Kubernetes. Стандартизировал сборку, тестирование и доставку data-компонентов в production.

1. Оптимизировал Spark / PySpark ETL-пайплайны на 55%, переработав чтение и запись HDFS и используя Parquet для обработки больших объёмов данных.
2. Повысил стабильность batch-расчётов и сократил время выполнения production data pipelines.
3. Сократил нагрузку на ClickHouse на 65%, внедрив Spark compute layer для предагрегации, фильтрации и очистки данных.
4. Оптимизировал передачу данных в OLAP-контур и стабилизировал работу аналитического кластера.
5. Сократил задержку получения изменений на 75%, реализовав CDC pipeline Debezium → Kafka → Spark Streaming.
6. Обеспечил обработку insert/update/delete и доставку изменений из OLTP-систем в Data Lake.
7. Сократил ручные операции на 70% и повторные сбои на 25%, автоматизировав ETL-процессы через Apache Airflow.
8. Настроил DAG dependencies, retries, error handling и logging для стабильного выполнения пайплайнов.
9. Сократил время диагностики HDFS на 65%, автоматизировав обработку FSImage и интегрировав Apache Ranger audit logs.
10. Создал SQL-контроль метаданных хранения и доступа к данным Data Lake.
11. Сократил количество Data Quality-инцидентов на 40%, внедрив Data Contracts, schema validation, NULL-checks и дедупликацию.
12. Ускорил обнаружение ошибок на 20% через автоматические проверки и алерты в Airflow.
13. Сократил избыточное хранение на 35%, оптимизировав S3 / Apache Iceberg / Parquet через партиционирование, компрессию и lifecycle-подходы.
14. Повысил эффективность Spark jobs на 15%, контролируя размер файлов и структуру хранения.
15. Обеспечил доставку данных для 50+ аналитических витрин, используя SQL, Greenplum, PostgreSQL, ClickHouse и dbt.
16. Оптимизировал ETL/ELT-трансформации и подготовку данных для DWH, аналитики и downstream-систем.
17. Разработал 10+ API-эндпоинтов на FastAPI для внутренних data-сервисов и интеграции источников.
18. Автоматизировал получение и передачу данных через REST API между компонентами data platform.
19. Сократил время деплоя на 40%, автоматизировав CI/CD-пайплайны в GitLab для Docker-контейнеров и Kubernetes.
20. Стандартизировал сборку, тестирование и доставку data-компонентов в production.

Спроектировал и построил DWH на Greenplum для данных из 5+ операционных систем: разработал структуру таблиц, распределение данных и базовое партиционирование, обеспечив доступность исторических данных. Разработал ETL-скрипты на Python (Pandas, SQLAlchemy) для загрузки данных из REST API и OLTP-систем в Greenplum, сократив ручной труд при загрузках на 20% и ускорив процесс обработки данных на 15%. Оптимизировал SQL-запросы для выгрузок и аналитических витрин в PostgreSQL / Greenplum, используя анализ планов выполнения и оптимизацию запросов, ускорив формирование отчетов на 15%. Настроил автоматический запуск ETL-процессов через Bash/cron с логированием и обработкой ошибок, сократив количество пропущенных загрузок на 20% и повысив доступность данных на 20%.

1. Спроектировал и построил DWH на Greenplum для данных из 5+ операционных систем: разработал структуру таблиц, распределение данных и базовое партиционирование, обеспечив доступность исторических данных.
2. Разработал ETL-скрипты на Python (Pandas, SQLAlchemy) для загрузки данных из REST API и OLTP-систем в Greenplum, сократив ручной труд при загрузках на 20% и ускорив процесс обработки данных на 15%.
3. Оптимизировал SQL-запросы для выгрузок и аналитических витрин в PostgreSQL / Greenplum, используя анализ планов выполнения и оптимизацию запросов, ускорив формирование отчетов на 15%.
4. Настроил автоматический запуск ETL-процессов через Bash/cron с логированием и обработкой ошибок, сократив количество пропущенных загрузок на 20% и повысив доступность данных на 20%.