👨💻Гринатом — ИТ-интегратор Росатома — открывает вакансию системного аналитика!
Ждём кандидатов с опытом работы системным аналитиком в ИТ от 5 лет, навыками проектирования, документирования и интеграций, умением декомпозировать крупные задачи, пониманием принципов построения микросервисной архитектуры ПО и разработки Web-приложений, знанием agile/scrum методологии, BPMN, UML, SQL, OpenProject и Postman. Опыт реализации и внедрения систем ECM, ERP, MES, CRM, HRM будет преимуществом.
🤝С нами вы сможете работать с полным соблюдением ТК РФ в удалённом формате из любого региона с сокращённым днём в пятницу, получать «белую» зарплату 2 раза в месяц, учиться за счёт компании и заботиться о своём здоровье с пакетом ДМС, включающим стоматологию.
Ждём кандидатов с опытом работы системным аналитиком в ИТ от 5 лет, навыками проектирования, документирования и интеграций, умением декомпозировать крупные задачи, пониманием принципов построения микросервисной архитектуры ПО и разработки Web-приложений, знанием agile/scrum методологии, BPMN, UML, SQL, OpenProject и Postman. Опыт реализации и внедрения систем ECM, ERP, MES, CRM, HRM будет преимуществом.
🤝С нами вы сможете работать с полным соблюдением ТК РФ в удалённом формате из любого региона с сокращённым днём в пятницу, получать «белую» зарплату 2 раза в месяц, учиться за счёт компании и заботиться о своём здоровье с пакетом ДМС, включающим стоматологию.
hh.ru
Вакансия Системный аналитик в Москве, работа в компании Гринатом. ИТ (вакансия в архиве c 16 сентября 2025)
Зарплата: не указана. Москва. Требуемый опыт: более 6 лет. Полная. Дата публикации: 09.09.2025.
Инфраструктура для data engineer Kafka
В этом материале автор покажет, как можно использовать Kafka в дата-инженерии и как её "пощупать".
Базы данных
В этом материале автор покажет, как можно использовать Kafka в дата-инженерии и как её "пощупать".
Базы данных
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Основы SQL
В этом ролике автор рассматривает на практике работу с основными командами языка запросов SQL.
00:00 Подготовка базы данных
04:36 Выбор данных (SELECT)
08:30 Указание текущей базы данных
09:58 Чувствительность к регистру
12:14 Выбор определенных колонок
15:28 Фильтрация с помощью WHERE
20:59 Фильтрация с И и ИЛИ
26:38 Поиск строки по шаблону
29:18 Свой среди чужих
31:26 NULL когда данные отсутствуют
34:27 Сортировка данных
38:37 Добавление записей
45:36 Обновление данных
52:32 Удаление данных
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/WhzZZqoM-AY
В этом ролике автор рассматривает на практике работу с основными командами языка запросов SQL.
00:00 Подготовка базы данных
04:36 Выбор данных (SELECT)
08:30 Указание текущей базы данных
09:58 Чувствительность к регистру
12:14 Выбор определенных колонок
15:28 Фильтрация с помощью WHERE
20:59 Фильтрация с И и ИЛИ
26:38 Поиск строки по шаблону
29:18 Свой среди чужих
31:26 NULL когда данные отсутствуют
34:27 Сортировка данных
38:37 Добавление записей
45:36 Обновление данных
52:32 Удаление данных
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/WhzZZqoM-AY
Как правильно использовать большие данные: строим хранилища на MPP-СУБД
В этой статье автор поделится опытом, как снизить капиталовложения в оборудование с большим объемом памяти, добиться производительности и высокой отказоустойчивости при создании DataLake и корпоративного хранилища данных.
Базы данных
В этой статье автор поделится опытом, как снизить капиталовложения в оборудование с большим объемом памяти, добиться производительности и высокой отказоустойчивости при создании DataLake и корпоративного хранилища данных.
Базы данных
Оптимизация запроса и запрос оптимизации
В этой статье: как не грабить память, не пытать диск, не мучать кластер. Или делать все это всего одним запросом на Impala к Hadoop.
Базы данных
В этой статье: как не грабить память, не пытать диск, не мучать кластер. Или делать все это всего одним запросом на Impala к Hadoop.
Базы данных
На грани ИИ: пример поиска и обработки векторов в PostgreSQL + pgvector
В этой статье автор на практическом примере покажет как хранить и кластеризовать векторы алгоритмом DBSCAN и искать по ним в базе данных. В примере задача с векторами на грани типичного хранения и обработки результатов работы нейросетевых моделей в базе данных.
Базы данных
В этой статье автор на практическом примере покажет как хранить и кластеризовать векторы алгоритмом DBSCAN и искать по ним в базе данных. В примере задача с векторами на грани типичного хранения и обработки результатов работы нейросетевых моделей в базе данных.
Базы данных
Рекомендации по ведению SQL-кода
В этом материале автор разберет общие рекомендации по ведению SQL-кода на примере СУБД MS SQL (T-SQL). Однако, многие пункты можно также применить и к другим СУБД.
Базы данных
В этом материале автор разберет общие рекомендации по ведению SQL-кода на примере СУБД MS SQL (T-SQL). Однако, многие пункты можно также применить и к другим СУБД.
Базы данных
Как распараллелить тесты с базой данных
Представьте проект, в котором уже написано несколько сотен тестов. Каждый тест настраивает базу под себя: добавляет данные, вызывает truncate по окончанию. Хочется запускать тесты параллельно, чтобы ускориться, но если два теста запустить одновременно, они почти наверняка друг другу помешают. В этой статье автор поделится подходом, который позволил решить проблему без рефакторинга.
Базы данных
Представьте проект, в котором уже написано несколько сотен тестов. Каждый тест настраивает базу под себя: добавляет данные, вызывает truncate по окончанию. Хочется запускать тесты параллельно, чтобы ускориться, но если два теста запустить одновременно, они почти наверняка друг другу помешают. В этой статье автор поделится подходом, который позволил решить проблему без рефакторинга.
Базы данных
Практика по JOIN в SQL: упрощаем ежедневные задачи и решаем тестовое
Один из самых распространённых операторов в SQL — это JOIN. В статье автор расскажет об особенностях этого оператора: как использовать другие операторы в JOIN после ON, кроме «равно», и зачем это может быть нужно.
Базы данных
Один из самых распространённых операторов в SQL — это JOIN. В статье автор расскажет об особенностях этого оператора: как использовать другие операторы в JOIN после ON, кроме «равно», и зачем это может быть нужно.
Базы данных
Кейс миграции MS SQL Server из Azure в VK Cloud
В этом материале автор разберет опыт миграции PaaS MS SQL Server с гигабайтами данных из Azure в VK Cloud и расскажет, как выстроить процесс, какие подводные камни встретились и что получилось в итоге.
Базы данных
В этом материале автор разберет опыт миграции PaaS MS SQL Server с гигабайтами данных из Azure в VK Cloud и расскажет, как выстроить процесс, какие подводные камни встретились и что получилось в итоге.
Базы данных
«PostgreSQL для начинающих»: #1 — Основы SQL
В статье: рассказ об основах SQL, возможностях простых и сложных SELECT, анализ производительности запросов, разбор [не]эффективного применения индексов и особенностей работы транзакций и блокировок в этой СУБД.
Базы данных
В статье: рассказ об основах SQL, возможностях простых и сложных SELECT, анализ производительности запросов, разбор [не]эффективного применения индексов и особенностей работы транзакций и блокировок в этой СУБД.
Базы данных
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Анализ данных на языке SQL: Хранилища и витрины данных
В этом видеоуроке автор подробно и наглядно разбирает процесс работы с хранилищами и витринами данных в SQL.
00:00 Вступление
13:48 OLTP
19:15 DWH
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/wtm82_IY1sY
В этом видеоуроке автор подробно и наглядно разбирает процесс работы с хранилищами и витринами данных в SQL.
00:00 Вступление
13:48 OLTP
19:15 DWH
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/wtm82_IY1sY
Наводим порядок с базами данных. Переносим файлы в S3, мигрируем в единый кластер
В этой статье автор расскажет историю миграции баз данных в кластер и переноса тяжелых файлов в S3; в том числе о том, что пошло не по плану и об обратной стороне размещения баз в едином кластере.
Базы данных
В этой статье автор расскажет историю миграции баз данных в кластер и переноса тяжелых файлов в S3; в том числе о том, что пошло не по плану и об обратной стороне размещения баз в едином кластере.
Базы данных
Как создавать высокопроизводительные очереди сообщений с различной архитектурой
В этом материале автор рассказывает об основных сложностях развития высоконагруженных ИТ-систем и о способах их преодоления с помощью очередей сообщений на примере Tarantool Queue Enterprise.
Базы данных
В этом материале автор рассказывает об основных сложностях развития высоконагруженных ИТ-систем и о способах их преодоления с помощью очередей сообщений на примере Tarantool Queue Enterprise.
Базы данных
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Представления в SQL
В этом видеоуроке автор подробно разбирает процесс работы с представлениями (оператор VIEW) в SQL.
00:00 Представления в SQL
01:20 Работа представлений
02:21 VIEW из нескольких таблиц
03:32 Зачем использовать VIEW?
05:05 Материализованные представления
06:35 Удаление представлений
06:48 Итоги
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/B3RRgBx_foc
В этом видеоуроке автор подробно разбирает процесс работы с представлениями (оператор VIEW) в SQL.
00:00 Представления в SQL
01:20 Работа представлений
02:21 VIEW из нескольких таблиц
03:32 Зачем использовать VIEW?
05:05 Материализованные представления
06:35 Удаление представлений
06:48 Итоги
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/B3RRgBx_foc
Статистический анализ результатов нагрузочного тестирования СУБД в условиях облачной инфраструктуры
Проведение нагрузочного тестирования и получение достоверных оценочных результатов производительности СУБД в условиях нестабильной инфраструктуры - возможно. Хотя и требует большего времени и затрат на сбор и анализ экспериментальных данных.
Базы данных
Проведение нагрузочного тестирования и получение достоверных оценочных результатов производительности СУБД в условиях нестабильной инфраструктуры - возможно. Хотя и требует большего времени и затрат на сбор и анализ экспериментальных данных.
Базы данных
Сравнительный анализ методов аппроксимации на основе SQL-запросов
В этой статье автор показывает, что для решения задач аппроксимации совсем не обязательно использовать сторонние инструменты. Если ваши экспериментальные данные хранятся в базе, и есть возможность выполнять к данным SQL запросы, значит у вас есть все необходимое, чтобы решить задачу аппроксимации.
Базы данных
В этой статье автор показывает, что для решения задач аппроксимации совсем не обязательно использовать сторонние инструменты. Если ваши экспериментальные данные хранятся в базе, и есть возможность выполнять к данным SQL запросы, значит у вас есть все необходимое, чтобы решить задачу аппроксимации.
Базы данных
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Основы SQL для аналитики данных
В этом ролике автор собрал все SQL-команды, которые должен знать и уметь использовать в своей работе аналитик данных или продуктовый аналитик.
00:22 SELECT
01:01 WHERE (IN)
02:46 WHERE LIKE
03:57 Как исключить NULL значения?
06:33 Агрегирующие функции
06:53 GROUP BY
08:57 HAVING
10:06 SQL JOIN
12:48 ORDER BY
13:41 Оконные функции
16:49 Вложенные запросы
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/Zf8M3xJaMEc
В этом ролике автор собрал все SQL-команды, которые должен знать и уметь использовать в своей работе аналитик данных или продуктовый аналитик.
00:22 SELECT
01:01 WHERE (IN)
02:46 WHERE LIKE
03:57 Как исключить NULL значения?
06:33 Агрегирующие функции
06:53 GROUP BY
08:57 HAVING
10:06 SQL JOIN
12:48 ORDER BY
13:41 Оконные функции
16:49 Вложенные запросы
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/Zf8M3xJaMEc
Нагрузочное тестирование СУБД в облачной среде (часть 1)
Исследование гипотезы "СУБД по природе своей является стохастической, а не детерминированной системой". С целью проверки этого утверждения и в связи с началом работ по подготовке методики статистического анализа СУБД в условиях облачной среды, была начата серия экспериментов для определения влияния внешних/случайных факторов инфраструктуры на производительность СУБД.
Базы данных
Исследование гипотезы "СУБД по природе своей является стохастической, а не детерминированной системой". С целью проверки этого утверждения и в связи с началом работ по подготовке методики статистического анализа СУБД в условиях облачной среды, была начата серия экспериментов для определения влияния внешних/случайных факторов инфраструктуры на производительность СУБД.
Базы данных
Нагрузочное тестирование СУБД в облачной среде (часть 2)
Следующая серия экспериментов выполняется с использованием периода сглаживания = 1 час. Для тестирования используется стандартный инструментарий - утилита pgbench.
Базы данных
Следующая серия экспериментов выполняется с использованием периода сглаживания = 1 час. Для тестирования используется стандартный инструментарий - утилита pgbench.
Базы данных
SQL HowTo: итоги по строкам и столбцам «в одно действие»
В этой статье автор предлагает немного отвлечься от простых SELECT и посмотреть на реальной бизнес-задаче построения различных "тепловых карт" и "шахматок" как знание возможностей SQL может облегчить жизнь и разработчику, и его базе.
Базы данных
В этой статье автор предлагает немного отвлечься от простых SELECT и посмотреть на реальной бизнес-задаче построения различных "тепловых карт" и "шахматок" как знание возможностей SQL может облегчить жизнь и разработчику, и его базе.
Базы данных