CV Денис Ириняков

Hard skills

Soft skills

Business skills

Опыт работы

Data Engineer в DDX Fitness, Россия (Октябрь 2025 – Настоящее время)

Data engineering для BI, ML и AI-продуктов

• Работаю на стыке BI и ML-команд: развиваю витрины, пайплайны и инженерный слой данных для аналитики, моделей и AI-продуктов.
• Оркестрирую ETL/ELT-процессы: регулярные и инкрементальные загрузки, обновление витрин, интеграцию продуктовых и внешних источников, контроль расписаний и SLA.
• Отвечаю за качество данных: проверки полноты, дубликатов и расхождений, мониторинг ключевых витрин, алертинг, разбор инцидентов и оперативные исправления.
• Развиваю data catalog и metadata governance: табличные контракты, семантический слой, теги, процессы ревью, валидации и синхронизации метаданных.
• Участвую в продуктовой разработке: подготовка данных для бэкенда, обогащение и нормализация данных, сопоставление источников, витрины для аналитики новых продуктов.

Data Engineer в Axenix, г. Санкт-Петербург (Август 2024 – Октябрь 2025)

Разработка ETL/ELT потоков в Airflow через YAML + JSON на фреймворке Python

• Разработал модульную систему динамической генерации DAG'ов на основе YAML-конфигураций, что позволило сократить время настройки новых ETL-процессов на 40%.
• Автоматизировал процесс тестирования качества данных с использованием Python, Bash и SQL, создав инструмент для детектирования аномалий и проверки целостности данных.
• Преобразовал сложные маппинги бизнес-логики в эффективные ETL-потоки, улучшив производительность обработки данных на 30%.
• Создал хранимые процедуры, функции, витрины и представления в Greenplum для поддержки операционных процессов в поддержке качества данных.
• Обеспечил интеграцию различных источников данных (ClickHouse, Oracle, Hive).
• Поддерживал архитектуру Data Vault 2.0, внедрял версионное хранение данных для обеспечения возможности отката изменений.
• Осуществлял эффективную коммуникацию с представителями других команд.

Data Scientist в Spacecode, г. Краснодар (Апрель 2024 – Август 2024), удаленно

Разработка AI-решений для бизнеса

• Разработал многофункционального ассистента на базе LLM с использованием моделей HuggingFace, RAG-подхода, LangChain и Unstructured через LLAMA_CPP/VLLM. Ассистент успешно применялся для автоматизации клиентской поддержки и анализа документов.
• Создал систему динамического ценообразования с использованием интерпретируемых регрессионных моделей, что, по оценкам, позволит увеличить прибыль компании на 15%.
• Использовал Apache Airflow для разработки ETL-пайплайна, обеспечивающего актуальность данных для ML-моделей.
• Внедрил DVC для версионирования данных моделей, что значительно упростило их отслеживание и воспроизведение результатов.

Data Analyst в АСК «ДиректСервис», г. Новосибирск (Сентябрь 2023 – Январь 2025), удаленно

Разработка и поддержка системы управления данными

• Реализовал с нуля enterprise-level Data Warehouse (DWH) на масштабах десятков терабайт данных, используя Greenplum и ClickHouse как основные хранилища.
• Автоматизировал процесс обновления витрин данных, создав комплексный пайплайн на основе Shell-скриптов и Windows Task Scheduler, что сократило время обработки данных с нескольких часов до 30 минут.
• Настроил механизм миграции данных из Greenplum/ClickHouse в PostgreSQL, обеспечив бесперебойную работу аналитических систем.
• Совместно с системными аналитиками разработал методологии мониторинга и оптимизации производительности DWH, что позволило повысить скорость выполнения запросов на 50%.

ML Engineer в ООО «ColorDent», г. Москва (Июнь 2023 – Декабрь 2023), удаленно

Разработка ML-решений для стоматологической практики

• Разработал ML-классификатор изображений зубов для диагностики заболеваний, используя OpenCV и TensorFlow Lite. Модель достигла точности более 95% на тестовых данных.
• Интегрировал ML-модели в мобильное приложение с использованием MLflow для управления версиями моделей и DVC для версионирования данных.
• Оптимизировал производительность модели для работы на устройствах с ограниченными ресурсами, что позволило использовать ее на мобильных платформах без значительной потери качества.
• Разработал систему отслеживания метрик обучения моделей и внедрил автоматическое тестирование для обеспечения высокого качества решения.