Стажёр Data Engineer в команду инфраструктуры маркетинга

Описание

Савченко Данила Валериевич
+7 (903) 8056019
danilasavcenko5@ gmail . com
Проживает: Москва
Желаемая должность
Стажёр Data Engineer / Data Engineer Intern
Тип занятости: стажировка, частичная занятость
Формат работы: на месте работодателя, удалённо, гибрид
Опыт работы
НИТУ МИСИС
Проектная
деятельность HH-dbt-dwh — аналитическое хранилище по вакансиям и
навыкам
Учебный DWH-проект для анализа вакансий и навыков на рынке Data Engineering. Цель
проекта — пройти базовый цикл построения хранилища: загрузка raw-данных в PostgreSQL,
тран сформации через dbt, разделение моделей по слоям и подготовка аналитических
витрин.
• Загрузил 400k+ строк raw-данных о вакансиях в PostgreSQL через Python загрузчик.
• Собрал dbt-проект из 7 моделей: staging, intermediate и 4 аналитические mart
таблицы.
• Реализовал staging-слой с очисткой полей и дедупликацией вакансий по
vacancy_id .
• Построил intermediate-слой для переиспользуемой бизнес-логики: парсинг
skills/professional roles и нормализация навыков.
• Подготовил витрины для анализа популярных навыков, навыков по уровню опыта,
Data Engineer/Backend вакансий и зарплатных вилок.
• Настроил 13 dbt data tests: not_null , unique , проверка уникальности пары vacancy_id
+ skill и проверки ключевых mart метрик.
• Описал локальный запуск через Docker Compose, dbt run , dbt test и генерацию dbt
документации.
Стек: Python, SQL, PostgreSQL, dbt Core, dbt-postgres, Docker Compose, pandas.
Turbofan-DE-pipeline — пайплайн обработки телеметрии
двигателей
Учебный end-to-end Data Engineering проект для симуляции и обработки телеметрии
турбореактивных двигателей: генерация событий, доставка через Kafka, хранение raw
данных и агрегатов в ClickHouse, оркестрация через Airflow и мониторинг через
Prometheus/Grafana.
 Реализовал Python producer, который генерирует телеметрию для 3 двигателей с
частотой 1 событие/сек.
 Настроил Kafka кластер из 3 брокеров и topic raw_data с replication factor 3.
 Написал Python consumer для чтения событий из Kafka и батчевой загрузки в
ClickHouse по 10 записей .
 Поднял инфраструктуру через Docker Compose: Kafka, ClickHouse, Airflow,

PostgreSQL, Prometheus и Grafana.
 Спроектировал 2 ClickHouse-таблицы: raw_data для сырых событий и main_stats
для агрегатов.
 Описал локальный запуск проекта через .env , Docker Compose, producer/consumer и
веб-интерфейсы Airflow/Grafana/Kafka UI .
 Настроил Airflow DAG для расчёта 5-минутных агрегатов по двигателям.
Стек: Python, Apache Kafka, ClickHouse, Apache Airflow, PostgreSQL, Docker Compose,
Prometheus, Grafana.
Хакатон True Tech Hack 2026 — локальный AI/RAG-сервис для
генерации Lua кода
Участвовал в хакатоне True Tech Hack 2026, кейс — локальный AI-агент для генерации Lua-
кода под платформу MWS Octapi от МТС .
 В команде из двух человек отвечал за data/backend часть: подготовку корпуса
примеров кода, RAG pipeline и API-слой .
 Собрал корпус реальных примеров Lua-кода, подготовил данные для retrieval и
загрузил векторное представление в ChromaDB .
 Написал FastAPI-микросервисы planner, generator и validator для разделения этапов
планирования, генерации и проверки кода .
 Подготовил Docker Compose-инфраструктуру с GPU-поддержкой, init-контейнерами
и healthcheck'ами .
Стек: Python, FastAPI, ChromaDB, RAG, Docker Compose, local LLM, Lua.
Образование
Высшее
2029 – год выпуска
Национальный исследовательский технологический
университет «МИСИС», Москва
Институт компьютерных наук, Информационные сети и технологии
Навыки
Знание языков
Русский — Родной
Английский — B 2
Навыки
Python SQL PostgreSQL ClickHouse dbt Apache Airflow Apache Kafka Docker Docker
Compose
Linux Git pandas DWH GitLab ETL/ELT Data Engineering Bash OLAP
OLTP
Дополнительная информация
Обо мне
TG : @ Flipixcool
Р азвиваюсь в направлении Data Engineering. Основной фокус — Python, SQL, ETL/ELT
пайплайны, хранилища данных и оркестрация. В учебных проектах реализую полный цикл
работы с данными: загрузка raw данных, трансформации, построение DWH слоёв, витрин,
базовая оркестрация и мониторинг. Ищу стажировку Data Engineer, где смогу развиваться
на реальных задачах и применять Python/SQL в production подходах.