Skip navigation EPAM
header

Data and Analytics практика

3800+

Data-специалистов ЕРАМ в мире

35+

Стран мира

800+

Data-специалистов EPAM в России

 

НАПРАВЛЕНИЯ ПРАКТИКИ

BIG DATA

Инженеры Big Data занимаются разработкой распределенных программных решений по обработке и анализу информации. Используемые технологии Big Data гарантируют специалистам больших данных постоянное развитие и востребованность в самых разных сферах разработки ПО.

МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ

В EPAM меня привлекает общение с иностранными заказчиками и рост, как профессиональный, так и личностный. Ориентированность на результат и интересные решения – это ощущается во всем, с чем доводится иметь дело в компании. Здесь не стоишь на месте, а ставишь цели и достигаешь новых уровней. Участвуя в разработке продуктов с мировым именем, становишься частью значимых событий и вносишь вклад в развитие человечества. EPAM – это не просто работа, а огромное сообщество профессионалов с ценностями, соответствующими моим взглядам на жизнь.

МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ
Евгений Кожевников

Solution Architect in Big Data 

DEVOPS IN DATA

Системные инженеры в Data-практике интегрируют новый функционал в реализованные проекты, настраивают и автоматизируют релизный цикл, проектируют и создают дата-платформы. Стоит отметить, что DevOps в Data, в отличие от  Cloud & DevOps, кроме стандартных облаков и Ansible/Jenkins/Bash работают с Hadoop, NoSQL и миграциями.

МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ

У каждого свой DevOps. Для кого-то это инженер, для кого-то методология. У кого-то рамки «девопса» заканчиваются Jenkins, у кого-то – командной ответственностью. На мой взгляд, это совокупность парадигмы “You build it, you run it” с неким парным программированием. DevOps-инженер подсказывает разработчикам, как лучше внедрить решение задачи в общую систему платформы, не дает забыть о monitoring & maintenance. Также он занимается автоматизацией для повышения воспроизводимости. В целом, «девопс» делает все, чтобы разработчику было удобно и приятно воплощать идеи в жизнь.

МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ
Александр Чиковани

Senior Systems Engineer

DATA QUALITY

В задачи тестировщиков данных входит проверка информации в системе. Она должна быть удобна в использовании, а также соответствовать бизнес-требованиям и установленным метрикам качества. Кроме того, инженеры Data Quality выстраивают процессы автоматических проверок данных на разных уровнях и этапах проработки.

МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ

Data Quality — молодое перспективное направление, быть частью которого означает быть частью некоего стартапа. Попав в Data Quality, вы окунетесь в большое количество современных востребованных технологий, но самое главное — перед вами откроются огромные возможности для генерирования и реализации своих идей. Вы сможете использовать подход постоянного улучшения не только на проекте, но и для себя, непрерывно развиваясь как специалист.

МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ
Глеб Калинин

Data Quality Engineer 

DATA SCIENCE

DataScience-специалисты проектируют математические модели и алгоритмы, позволяющие извлекать бизнес-инсайты из данных и автоматизировать когнитивные бизнес-процессы. В проектах применяются как классические методы машинного обучения, так и нейронные сети и обучение с подкреплением.

МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ

Находясь на пересечении бизнеса, математики и программирования, специалисты дата сайенс создают прогрессивные аналитические решения, существенно повышая эффективность и конкурентоспособность клиентов. Мы занимаемся предиктивной аналитикой, детекцией аномалий, построением рекомендательных систем, обработкой естественного языка (NLP), компьютерным зрением и оптимизационными задачами.

МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ
Михаил Толмачев

Руководитель центра компетенций Data Science

BUSINESS INTELLIGENCE

BI-инженеры помогают клиентам построить систему, позволяющую анализировать важные для бизнеса параметры и KPI. Процесс включает в себя три части. Warehousing: организация аналитического хранилища данных. ETL: настройка процессов сбора информации из множества источников, ее очистка и приведение к необходимому формату. Reporting: подготовка визуализаций и представление табличных данных в графиках.

МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ

На сегодняшний день все больше компаний рассматривают данные, как основной ресурс для дальнейших действий. BI помогает бизнесу получать информацию в структурированном и понятном виде, учитывая, что человек лучше воспринимает визуальные данные. Это позволяет компании своевременно извлекать из данных полезную информацию и принимать правильные стратегические решения.

 МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ
Ирина Сетина

Senior Business Intelligence Engineer

BUSINESS ANALYSIS

Задачи аналитиков могут быть бизнес- или системно-ориентированными и меняться в зависимости от масштаба и специфики проекта. Бизнес-ориентированные задачи выясняют потребности заказчика. Тогда как системно-ориентированные требуют проанализировать информацию и создать модель данных или даже верхнеуровнево спроектировать систему.

МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ

В первую очередь профессия бизнес-аналитика интересна тем, что фокус работы направлен на потребности и проблемы бизнеса. Это позволяет изучать различные домены и бизнес-процессы. Приходится работать с множеством технологий, за счет чего ты начинаешь лучше понимать возможности продукта и предлагать более оптимальные решения. Зачастую зона ответственности аналитика четко не закреплена, поэтому всегда можно расти и брать большую ответственность.

МНЕНИЕ СОТРУДНИКОВ
Иван Голованов

Senior Business Analyst 

 

BIG DATA

Инженеры Big Data занимаются разработкой распределенных программных решений по обработке и анализу информации. Используемые технологии Big Data гарантируют специалистам больших данных постоянное развитие и востребованность в самых разных сферах разработки ПО.

 

DEVOPS IN DATA

Системные инженеры в Data-практике интегрируют новый функционал в реализованные проекты, настраивают и автоматизируют релизный цикл, проектируют и создают дата-платформы. Стоит отметить, что DevOps в Data, в отличие от  Cloud & DevOps, кроме стандартных облаков и Ansible/Jenkins/Bash работают с Hadoop, NoSQL и миграциями. 

 

 

DATA SCIENCE

Data Science специалисты проектируют математические модели и алгоритмы, позволяющие извлекать бизнес-инсайты из данных и автоматизировать когнитивные бизнес-процессы. В проектах применяются как классические методы машинного обучения, так и нейронные сети и обучение с подкреплением.

 

DATA QUALITY

В задачи тестировщиков данных входит проверка информации в системе. Она должна быть удобна в использовании, а также соответствовать бизнес-требованиям и установленным метрикам качества. Кроме того, инженеры Data Quality выстраивают процессы автоматических проверок данных на разных уровнях и этапах проработки.

 

BUSINESS INTELLIGENCE

BI-инженеры помогают клиентам построить систему, позволяющую анализировать важные для бизнеса параметры и KPI. Процесс включает в себя три части. Warehousing: организация аналитического хранилища данных. ETL-процессы: настройка процессов сбора информации из множества источников, ее очистка и приведение к необходимому формату. Reporting: подготовка визуализаций и представление табличных данных в графиках.

 

BUSINESS ANALYSIS

Задачи аналитиков могут быть бизнес- или системно-ориентированными, и меняться в зависимости от масштаба и специфики проекта. Бизнес-ориентированные задачи выясняют потребности заказчика. Тогда как системно-ориентированные требуют проанализировать информацию и создать модель данных или даже верхнеуровнево спроектировать систему.

МЕТАПРОЕКТ DATA AND ANALYTICS ПРАКТИКИ

МЕТАПРОЕКТ DATA AND ANALYTICS ПРАКТИКИ

ПРИМЕРЫ ПРОЕКТОВ

Проект для фармацевтической компании

Задача – создание платформы подготовки данных для обучения на их основе моделей machine learning. Технически это кластер Kubernetes, поднимающийся на AWS с несколькими микросервисами. Kubernetes находится в основе Open Source проектов компании EPAM — Legion, адаптированных под нужды конкретного заказчика.

ETL-процессы организованы при помощи Apache Airflow и перемещают данные из Salesforce системы в AWS S3. На платформу развертывается Docker-образ модели машинного обучения. Она обучается на свежих данных и по REST API-интерфейсу выдаёт предсказания, интересующие бизнес.

Проект для международной сети магазинов здоровья и красоты

Заказчик – сеть магазинов здоровья и красоты мирового уровня, работающая более чем в 25 странах. Проект – система распознавания и отслеживания действий покупателя в магазинах с помощью камер наблюдения, которые используются аналитиками для оптимизации работы магазина. Наш продукт – смесь глубоких сверточных сетей для детекции и классических алгоритмов трекинга объектов. Основой технологического стека стали Python и TensorFlow.

ПРИМЕРЫ ПРОЕКТОВ

Проект по мониторингу состояния автомобилей

Проект по мониторингу состояния автомобилей

Цель – создание платформы на Snowflake, позволяющей при помощи обработки данных мониторить состояние парка автомобилей и строить предсказания о состоянии машин. Платформа позволяет получать прогнозы о том, какую единицу стоит отправить на техосмотр или даже срочно продать, потому что в ближайший месяц ее ремонт будет стоить больше ожидаемой прибыли. ETL был построен на Talend и Spark, визуализация – на SAP BO.

Проект для фармацевтической компании

Проект для фармацевтической компании

Задача – создание платформы подготовки данных для обучения на их основе моделей machine learning. Технически это кластер Kubernetes, поднимающийся на AWS с несколькими микросервисами. Kubernetes находится в основе Open Source проектов компании EPAM — Legion, адаптированных под нужды конкретного заказчика.

ETL-процессы организованы при помощи Apache Airflow и перемещают данные из Salesforce системы в AWS S3. На платформу развертывается Docker-образ модели машинного обучения. Она обучается на свежих данных и по REST API-интерфейсу выдаёт предсказания, интересующие бизнес.

Проект для крупного онлайн-аукциона

Проект для крупного онлайн-аукциона

Заказчик – один из крупнейших онлайн-аукционов, специализирующийся на продаже редких и коллекционных товаров. Особенностью является наличие команды экспертов, оценивающих лоты в различных категориях. Проект – автоматизация работы экспертов с помощью алгоритмов машинного обучения. Используя накопленные данные, необходимо автоматизировать как можно больше рутинной работы экспертов, помогая им сосредоточиться на самых редких и специфических лотах. Помимо этого, в проект входит построение полноценной аналитической платформы для обеспечения жизненного цикла моделей машинного обучения.

Проект для сети магазинов здоровья и красоты

Проект для международной сети магазинов здоровья и красоты

Заказчик – сеть магазинов здоровья и красоты мирового уровня, работающая более чем в 25 странах. Проект – система распознавания и отслеживания действий покупателя в магазинах с помощью камер наблюдения, которые используются аналитиками для оптимизации работы магазина. Наш продукт – смесь глубоких сверточных сетей для детекции и классических алгоритмов трекинга объектов. Основой технологического стека стали Python и TensorFlow.

СТЕК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

ВОЗМОЖНЫЕ ПУТИ РАЗВИТИЯ КАРЬЕРЫ

ВОЗМОЖНЫЕ ПУТИ РАЗВИТИЯ КАРЬЕРЫ

ВНЕПРОЕКТНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

  • Ассесмент

    Индивидуальные курсы повышения квалификации с персональным наставником.

  • АРХИТЕКТУРА

    Проектирование ПО, воркшопы, документирование и составление диаграмм.

  • Менторинг

    Индивидуальные курсы повышения квалификации с персональным наставником.

  • Техническая проверка

    Анализ качества кода и покрытия тестами, введение конвенций, применение лучших практик.

  • Внутренние проекты

    Возможность попробовать свои силы в дополнительных активностях, изучить на практике новые технологии и получить необходимые навыки.

  • ИНТЕРВЬЮИРОВАНИЕ

    Проведение технических интервью, а также прохождение внутренних курсов для интервьюеров.

УСЛОВИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ

  • Программы повышения квалификации для специалистов высокого уровня: Delivery Management School и Solution Architecture School & Solution Architecture University
  • Сертификация: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Databricks, Snowflake
  • Прозрачные условия карьерного роста: матрицы компетенций, фидбэк-сессии
  • Программы менторинга
  • Порталы Learn и Courses с корпоративными образовательными программами и видеокурсами
  • Доступ к 17000+ курсам 
  • Курсы английского и разговорные клубы

ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ РАЗВИТИЕ

  • Программы повышения квалификации для специалистов высокого уровня: Delivery Management School и Solution Architecture School & Solution Architecture University
  • Сертификация: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Databricks, Snowflake
  • Прозрачные условия карьерного роста: матрицы компетенций, фидбэк-сессии
  • Программы менторинга
  • Порталы Learn и Courses с корпоративными образовательными программами и видеокурсами
  • Доступ к 17000+ курсам
  • Курсы английского и разговорные клубы
EPAM

УЮТНАЯ АТМОСФЕРА

Удобные офисы
Комфортные кабинеты
Профессиональные мероприятия
Сообщество профессионалов
Корпоративные мероприятия
Большая команда
EPAM

УЮТНАЯ АТМОСФЕРА

Удобные офисы
Профессиональные мероприятия
Сообщество профессионалов
Корпоративные мероприятия
Большая команда
 

ХОТИТЕ ПРИСОЕДИНИТЬСЯ К НАШЕЙ КОМАНДЕ?

Расскажите нам о себе

 

Спасибо, резюме принято к рассмотрению. Пожалуйста, проверьте почту, чтобы узнать о дальнейших действиях.

Упс, что-то пошло не так. Пожалуйста, попробуйте еще раз. Приносим извинения за временные неудобства.

Добавьте свое резюме (не более 10 Мбайт)

*Обязательные поля

*Пожалуйста, заполните все обязательные поля