Специалисты

Цифровизация атомной отрасли

Роль в проекте Старший системный аналитик Цель проекта Разработка и развитие современной системы поддержки принятия решений (СППР), обеспечивающей эффективное принятие управленческих решений на основе анализа больших объемов данных. Проект включает детальное документирование существующего функционала путем проведения реверс-инжиниринга программного кода backend и процедур ETL-процессов. Дополнительно осуществляется постановка новых требований и разработка технического задания для реализации дополнительного функционала СППР, направленного на повышение качества аналитики и оптимизацию процессов обработки данных. Особое внимание уделяется интеграции различных источников данных и созданию удобных интерфейсов для конечных пользователей. Ключевые цели проекта: - Повышение эффективности принятия стратегических решений за счёт качественной аналитики и оперативной обработки данных. - Обеспечение прозрачности и понятности всех компонентов системы путём тщательного документирования существующих модулей и процессов. - Создание условий для дальнейшего масштабирования и развития функциональности СППР с минимизацией рисков и затрат. Архитектура ● Бэкенд на C# ● Фронтенд на React ● Apache NiFi для автоматизации потоков данных между системами ● Аналитические инструменты Форсайт Непосредственные задачи ● Провёл реверс-инжиниринг сложной части legacy-кода backend"а: определил зависимости между модулями, выявил узкие места производительности и предложил улучшения архитектуры. ● Разработал техническое задание на новую функциональность системы: уточнил требования заказчика, описал сценарии использования и составил подробное ТЗ для разработчиков. ● Документировал процессы ETL для обновления данных: детально описал существующие схемы загрузки данных, выявил потенциальные точки отказа и предложил меры повышения отказоустойчивости. ● Проанализировал существующую структуру базы данных, обнаружил избыточные связи и нормализовал схему БД, улучшил производительность запросов. ● Интегрировал новые источники данных в систему: описал синхронизацию с внешними API и подготовил инструкции для команды DevOps по развертыванию обновлений. ● Выявил недостатки UI-аналитической панели: провел юзабилити-тестирование и разработал рекомендации по улучшению визуализации данных для удобства восприятия пользователями. ● Предложил архитектурные изменения для оптимизации нагрузки на сервер: проанализировав метрики потребления ресурсов, рекомендовал внедрение горизонтального масштабирования и кэширование результатов сложных вычислений. ● Организовал контроль версий документации: внедрил процесс регулярного аудита технической документации, исключив риск потери актуальной информации о системе. ● Реализовал процедуру мониторинга состояния ключевых показателей системы: создал dashboards для оперативного отслеживания ошибок и аномалий в работе приложения. ● Решил проблему некорректного отображения отчетов: разобрался в причинах проблемы с агрегированными показателями, устранил ошибку в расчетах и доработал механизм кеширования. Состав команды 15-20 человек: 4 аналитика, 3 backend-разработчика C#, 2 frontend-разработчика React, 4 DWH разработчика, 1 QA, 2 специалиста по разработке LLM, 3 DevOps

Реверс-инжиниринг, документация, анализ кода, проектирование баз данных, интеграция данных, работа с API, настройка ETL-процессов, мониторинг системы, UX-исследования, архитектура ПО, управление версиями, решение проблем производительности, построение dashboards, юзер-стори (User story), составление технических заданий, DevOps-процессы

15 месяцев

Телеком оператор

Роль в проекте Ведущий системный аналитик Цель проекта Проектирование и разработка защищенного шлюза электронной почты на стадии концепции. Ключевые цели: - Обеспечение высокого уровня информационной безопасности внутренней переписки. - Предотвращение утечек данных и кибератак путем тщательной проверки входящих и исходящих писем. Архитектура ● Микросервисная Непосредственные задачи ● Детально описал функциональную архитектуру решения, включая механизмы фильтрации спама, антивирусной проверки и шифрования сообщений. ● Определил сценарии интеграции с внешними сервисами аутентификации пользователей, обеспечивающие надежную защиту конфиденциальной информации компании. ● Описал варианты использования системы

UML-диаграммы, архитектурное моделирование, проектирование API-интерфейсов, спецификация требований (FDD, Use Case), написание технических заданий, управление рисками, анализ угроз (Threat Modeling), протоколы безопасности (TLS, DKIM, SPF), сетевые технологии (SMTP, IMAP/POP3), микросервисная архитектура, мониторинг и журналирование (ELK Stack)

7 месяцев

MES-система металлургического производства

Роль в проекте Ведущий системный аналитик Цель проекта Разработка и внедрение MES-системы для оптимизации процессов сталеплавильного производства. Ключевые цели проекта: - Повышение эффективности управления производственными процессами путём внедрения современной MES-системы. - Оптимизация взаимодействия подразделений предприятия посредством централизованной координации команд разработчиков и аналитиков. - Сокращение временных затрат на обслуживание пользователей и повышение качества технической поддержки благодаря автоматизации рутинных операций с использованием Telegram-бота. Архитектура ● Микросервисная (около 100 микросервисов) ● Бэкенд на Java, Spring Boot ● Фронтенд на React, JavaScript ● СУБД Postgres, Oracle ● Взаимодействие через Kafka, по REST API Непосредственные задачи ● Управлял жизненным циклом разработки продукта: формированием и приоритизацией бэклога, постановкой задач фронтенд-, бэкенд-разработчикам и дизайнерам, координировал работу команды аналитиков смежных проектов. ● Реализовал концептуальную, логическую и физическую модели базы данных. ● Провёл анализ требований заказчика, выявил ключевые бизнес-процессы и сформировал техническое задание для разработки MES-системы. ● Разработал интерфейс интеграции с ERP-системой предприятия для синхронизации данных по сырью, материалам и готовой продукции. ● Создал алгоритмы прогнозирования загрузки мощностей и планирования выпуска продукции с учётом сезонных факторов спроса. ● Реализовал механизм автоматического мониторинга состояния оборудования и своевременного уведомления операторов о возможных неполадках. ● Оптимизировал процессы обработки заявок от служб техподдержки, интегрировав систему Hotline с интерфейсом MES в режиме 24/7. ● Руководил разработкой функциональности чат-бота Telegram для автоматизации помощи сотрудникам службы технической поддержки. ● Подготовил документацию и провёл обучение сотрудников службы эксплуатации и производственной линии новым возможностям системы. ● Осуществлял мониторинг производительности системы и вносил изменения для повышения скорости отклика и снижения задержек. ● Осуществлял наставничество над группой стажёров. Состав команды Около 100 человек: 14 системных аналитиков, 15-20 backend-разработчиков, 10-12 frontend-разработчиков, QA, DevOps, дизайнеры, специалисты поддержки, стейкхолдеры

Agile-методологии, Scrum, JIRA, Confluence, SQL, ERD-диаграммы, UML-диаграммы, моделирование данных, проектирование баз данных, интеграция ERP/MES-систем, REST API, Web-сервисы, разработка технического задания, UML-диаграммы, прототипирование UI/UX, работа с системами мониторинга (Zabbix, Grafana), DevOps-практики, Docker/Kubernetes, тестирование ПО, нагрузочное тестирование, автоматизация процессов, чат-боты, Telegram Bot API, обучение персонала, менторство, soft skills, коммуникабельность, стрессоустойчивость, адаптивность

ГИС Минсельхоза РФ («ИС ЦС АПК»)

Роль в проекте Ведущий системный аналитик Цель проекта Разработка Государственной информационной системы Министерства сельского хозяйства России («ИС ЦС АПК») федерального уровня, предназначенной для эффективного планирования, распределения и контроля мер государственной поддержки агропромышленного комплекса. Ключевые цели проекта: - Обеспечение прозрачного и автоматизированного процесса распределения бюджетных средств агропромышленному комплексу. - Повышение эффективности межведомственного взаимодействия и сокращение временных затрат на обработку запросов госорганов. - Создание условий для оперативного мониторинга исполнения государственных субсидий и принятия управленческих решений. Архитектура ● Микросервисная ● БД Neaktor Непосредственные задачи ● Занимался разработкой компонентов интеграционных модулей с сервисами ФНС, ФССП, ЕФИС, ЗСН (описание работы с источниками сведений из СМЭВ и API внешних систем). ● Описывал алгоритмы обработки данных и взаимодействие интеграционных компонентов с системой. ● Писал постановки задач на разработку / доработку интеграционных компонентов системы. ● Взаимодействовал с заказчиком системы в части уточнения бизнес-требований. ● Участвовал в приемосдаточных испытаниях, разрабатывал ПМИ. ● Участвовал в проектах внутренней автоматизации: выполнил реверс-инжиниринг базы данных CRM системы Neaktor, сформировал аналитическую отчётность по задачам проекта без обращения к вендору. ● Написал скрипты на Python для формирования выгрузки данных из БД Neaktor. ● Проводил внутреннее обучение среди сотрудников компании по SQL, реляционной модели баз данных.

Разработка требований, UML-моделирование, IDEF-диаграммы, диаграммы потоков данных DFD, ER-модель данных, разработка технического задания, управление проектами Agile/Scrum, SQL-запросы и оптимизация запросов, RESTful API, SOAP, JSON/XML-парсинг, интеграция с СМЭВ, ETL-процессы, тестирование ПО, создание технической документации, опыт проведения демо- презентаций и тренингов, Python, Neaktor, Jira, Confluence, Microsoft Visio, Draw.io, soft skills (коммуникабельность, умение договариваться, стрессоустойчивость)

9 месяцев

«ГКУ АО "Центр по исполнению смет доходов и расходов исполнительных органов государственной власти Астраханской области"»

Роль в проекте Начальник отдела автоматизации бюджетного процесса / системный аналитик Цель проекта Проведение глубокого анализа структуры доходов и расходов бюджета Астраханской области, включая источники поступления средств и направления расходования. Реализация пилотного решения (MVP) информационной системы для автоматизированного сбора и анализа данных платежей, полученных Федеральным казначейством. Ключевые цели проекта: - Автоматизация процессов учета и анализа бюджетных поступлений. - Повышение точности прогнозирования доходной части регионального бюджета. - Ускорение подготовки аналитических отчетов и повышение качества финансовой отчетности. Архитектура ● Бэкенд на Python, Java Spring ● Фронтенд на Svelte ● СУБД MySQL ● Контейнеризация Docker Непосредственные задачи ● Провёл аудит существующих ИТ-решений и определил потребности в аналитическом инструментарии для повышения прозрачности и управляемости бюджета. ● Разработал техническое задание на создание прототипа аналитической системы с учётом требований Федерального казначейства и специфики региональных финансовых операций. ● Описал архитектуру и спроектировал структуру базы данных нового приложения, обеспечивающую высокую производительность и надежность хранения информации. ● Создал концептуальные и логические модели данных, связывая потоки исходящих и входящих документов с существующими информационными ресурсами министерства. ● Настроил интеграцию разработанной системы с федеральным казначейством и сторонними поставщиками услуг, используя стандарты передачи данных XML и JSON. ● Организовал тестирование работоспособности системы, выявив и исправив проблемы совместимости и производительности. ● Подготовил методологию формирования отчётов и регламент работы пользователей системы, обеспечив контроль над качеством предоставляемых данных. ● Спроектировал интерфейсы ввода-вывода информации, учитывая необходимость простого и интуитивного восприятия пользователями. ● Документировал процессы внедрения и эксплуатации системы, создал инструкции и рекомендации для администраторов и конечных пользователей. ● Осуществлял мониторинг изменений в нормативно-правовых актах и оперативно вносил изменения в систему для соответствия требованиям законодательства.

Бизнес-анализ, моделирование данных (ER-диаграммы, BPMN), разработка технических заданий, SQL-запросы и оптимизация, MySQL, интеграция систем (SOAP, REST, XML, JSON), документооборот (СМЭВ, ЭДО), OLAP-кубы, soft skills (коммуникабельность, лидерские качества, ведение переговоров)

Модуль обработки ошибок YOTA

Роль в проекте Системный аналитик / инженер-программист Цель проекта Участие в разработке модуля обработки ошибок на проекте YOTA. Проект обеспечивал централизованное управление ошибками и повышение надежности системы. Ключевые цели проекта: - Централизованная обработка и мониторинг ошибок. - Повышение отказоустойчивости и стабильности системы путем своевременного выявления и устранения сбоев. Архитектура ● Бэкенд на Java/Groovy/Kotlin с использованием Spring Boot и Apache Camel ● СУБД Oracle, PostgreSQL Непосредственные задачи ● Разрабатывал SQL запросы и хранимые процедуры Oracle, Postgres. ● Оптимизировал операции чтения и записи данных ошибок. ● Настроил маршруты сообщений для передачи информации об ошибках между микросервисами и системой мониторинга. ● Создал REST API-интерфейсы, которые позволяют другим сервисам запрашивать данные об ошибках и инициировать процесс восстановления. ● Определял правила агрегации ошибок с применением алгоритмов фильтрации дублирующихся записей и классификации критичности возникающих проблем. ● Обеспечил поддержку миграции схем и запросов между Oracle и PostgreSQL с минимизацией влияния на бизнес-логику приложения. ● Проверял устойчивость решений к нагрузкам с оценкой производительности и выявлением узких мест. ● Документировал требования и дизайн модулей, подготовил инструкции по развертыванию и эксплуатации разработанного функционала для DevOps-команды. Состав команды 2 аналитика, 4 backend-разработчиков, 3 QA, 2 DevOps

Java, Groovy, Kotlin, Spring Boot, Apache Camel, SQL, Oracle, PostgreSQL, REST API, микросервисная архитектура, проектирование БД, транзакционная целостность, DevOps-методологии, документация технических решений, тестирование производительности, интеграции и устойчивости

16 месяцев

Магнит, розничная сеть

Роль в проекте Системный аналитик Цель проекта Разработка и внедрение системы отчетности для анализа ассортимента товаров, включающую выявление причин дефицита позиций, оценку представленности продукции в разных форматах торговых точек, а также проведение ABC и XYZ- анализа товарных позиций. Ключевые цели: - Повышение эффективности управления ассортиментом путем выявления проблемных зон и оптимизации товарных запасов. - Обеспечение руководства актуальной информацией для принятия обоснованных решений по развитию торговой сети и увеличению продаж. Непосредственные задачи ● Создал оптимизированные SQL-запросы для извлечения актуальных данных о наличии и представлении товара в разных точках продаж. ● Подготовил сводные таблицы Excel для удобного представления результатов ABC и XYZ-анализов со структурированным отображением ключевых показателей и выделением критичных групп товаров. ● Провел детальный анализ причин отсутствия отдельных позиций в ассортименте магазинов, выявил узкие места цепочки поставок и неэффективные процессы закупки. ● Реализовал автоматизированный отчет, демонстрирующий распределение конкретных товарных позиций по магазинам разных форматов, позволяющий выявить дисбаланс ассортимента. ● Настроил регулярную выгрузку данных из ERP-системы в хранилище данных для проведения последующего анализа и формирования отчетов. ● Выполнил сегментацию товарных позиций по критериям объема продаж и стабильности спроса, определив приоритетные группы продуктов для мониторинга и дальнейшего развития. ● Пересмотрел структуру базы данных, улучшил индексы и нормализовал схемы хранения данных для повышения скорости выполнения запросов и снижения нагрузки на сервер. ● Консультировал заинтересованные подразделения по работе с отчетностью, помогал интерпретировать данные и давал рекомендации по улучшению процессов закупок и распределения товаров. ● Описал процедуры подготовки отчетов и инструкции по эксплуатации разработанных инструментов, создав необходимую техническую документацию для передачи знаний другим сотрудникам.

SQL, Excel (включая сводные таблицы и формулы), ABC и XYZ анализ, методы статистического анализа, интеграция данных, работа с API, построение дашбордов, знание UML-диаграмм, моделирование бизнес-процессов, soft skills (коммуникабельность, умение презентовать результаты)

18 месяцев