Ильсаф Хамидуллин — Data Engineer
Контакты
Кратко
Я Data Engineer с опытом более 5 лет. Строю надежные data‑платформы и пайплайны: от ingestion и CDC до Lakehouse, DWH и продакшн‑эксплуатации. Моя зона ответственности — чтобы данные были доступными, качественными и приносили бизнесу измеримую пользу.
Чем полезен бизнесу
- Повышаю ценность данных: превращаю «сырые» данные в понятные витрины, метрики и источники для решений.
- Сокращаю время до результата: ускоряю получение аналитики и отчетов, уменьшаю задержки в потоках данных.
- Снижаю риски: выстраиваю мониторинг, алертинг и контроль качества данных.
- Стабилизирую процессы: делаю pipeline‑ы предсказуемыми, воспроизводимыми и управляемыми.
- Помогаю создавать data‑продукты: от архитектуры и хранения до интерфейсов доступа и SLA.
Ключевые направления
- Data ingestion и CDC: Kafka, Debezium, RabbitMQ, API‑интеграции
- Streaming и batch: построение NRT/ETL процессов, обработка событий
- Хранилища и Lakehouse: PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Greenplum, Iceberg, S3, DuckDB, StarRocks
- Оркестрация: Airflow, CI/CD
- Качество данных и мониторинг: OpenMetadata, Soda, dbt tests, Grafana, алертинг
- Аналитический слой: dbt, витрины, нормализация и моделирование
Технологический стек
Языки и SQL
- Python, Scala, Java, Rust, SQL, SQLAlchemy
Streaming и ingestion
- Apache Kafka, Debezium, RabbitMQ, Apache Flink
Оркестрация и вычисления
- Apache Airflow, Apache Spark, Trino
Хранилища и Lakehouse
- PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Greenplum, Apache Hive, Apache Iceberg, S3, DuckDB, StarRocks
Инфраструктура
- Docker, Kubernetes, Linux, CI/CD, Git
Наблюдаемость и метаданные
Web/API
Что обычно делаю в проектах
- Проектирую архитектуру данных под требования бизнеса и нагрузки.
- Строю ingestion‑слой и интеграции (batch/streaming, CDC).
- Разрабатываю трансформации и витрины (SQL, dbt), слежу за качеством.
- Настраиваю мониторинг и алерты по задержкам и сбоям.
- Оптимизирую хранение, партиционирование и стоимость эксплуатации.
- Готовлю документацию, процессы и SLA для данных.
Как могу помочь
- Аудит текущей data‑архитектуры и точек риска.
- Проектирование новой data‑платформы или части pipeline‑ов.
- Настройка качества данных и метаданных (DQ + каталог).
- Оптимизация скорости загрузки и вычислений.
- Подготовка к масштабированию и росту нагрузки.
Формат взаимодействия
- Консультации и разбор задач
- Проектирование/ревью архитектуры
- Внедрение решений под ключ
- Поддержка и сопровождение
Если нужен более точный фокус под ваш кейс — напишите в Telegram.
