Дмитрий С. Data аналитик, Middle+

ID 10665
ДС
Дмитрий С.
Мужчина, 27 лет
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
Ставка
3 000 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 1 января 2025 г.

Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.

Подробнее
О специалисте
Специализация
Data аналитик
Грейд
Middle+
Навыки
GreenPlum
Hive
PostgreSQL
Python
AntD
Apache AirFlow
Confluence
Data Analysis
DataGrip
DBeaver
Git
Jira
JupyterNoteBook
Machine learning
Matplotlib
metabase
Microsoft
Notion
Numpy
Pandas
PowerBI
PyCharm
Redash
Scikit-learn
Seaborn
vscode
Отрасли
EdTech
FinTech & Banking
Главное о специалисте
работал в связке Python + PostgreSQL для написания самообновляющихся в Apache Airflow скриптов для дашбордов MS PowerBI, Redash, Metabase, поддерживал их состояние, исправлял ошибки в случае их возникновения; построение отчетов в вышеуказанных пакетах визуализации согласно ТЗ; участвовал в дизайне и проверке результатов простых A/B-тестов (сравнение конверсий, изменений средних значений), обсуждал их результаты с внутренними заказчиками; выполнял ad-hoc запросов внутренних заказчиков в формате .csv/.xlsx/.pkl по мере необходимости; поиск инсайтов и точек роста на проектах совместно с командой (brainstorm); оценивал качество моделей машинного обучения - самостоятельно построенных или предобученных; участвовал в code review коллег по команде; участвовал в обучении / менторстве коллег; опыт работы с библиотеками машинного обучения; тесное взаимодействие с QA / backend-разработчиками
Проекты   (3 года 2 месяца)
Платформа для исследования удовлетворенности ЮЛ продуктами экосистемы банка
Роль
Data Analyst
Обязанности
Описание проекта: Платформа представляет собой систему, собирающую данные об удовлетворенности клиентов-юридических лиц продуктами экосистемы банка (CSI). Данные на платформу поступают следующим образом: клиент обращается в техническую поддержку с определенной проблемой, после решения которой у клиента просят оценить работу по нескольким критериям по шкале 1-5. Весь текст разговора и оценки поступают в общее хранилище, из которого можно формировать инфографику. Платформа предназначена, в первую очередь, для детекции плохих оценок (alert) и поиска набора признаков, которые имеют наибольший вес при ее выставлении (долгое время ожидания, грубый оператор и т.д.) для обеспечения приемлемой предсказательной способности. Состав команды: 1 PO, 1 BA, 2 Frontend-разработчика, 2 DS, 1 DA Технологии на проекте: Jupyter Notebook, Jira, Confluence, Data Analysis and Machine Learning Libraries (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn) Задачи/реализованный функционал: Проверка статистических гипотез - влияние признака или группы признаков на оценки пользователей (корреляция Пирсона, ANOVA и т.д.). Дообучение действующей на проекте модели машинного обучения на новых признаках, имеющих статистическую значимость (градиентный бустинг) или построение новых моделей с нуля (например, TF-IDF + LightGBM + nltk / spacy для классификации речи операторов). Оценка возможности использования предобученных моделей машинного обучения на проекте (например, насколько хорошо модель, обученная у коллег из другого проекта на тексте подойдет для анализа речи клиента и/или оператора на нашем). Улучшение детекции неприемлемого контента (например, нецензурной лексики) без методов машинного обучения (доработка уже готовых регулярных выражений или же создание своих с нуля).
Стек специалиста на проекте
Numpy, AntD, Pandas, Machine learning, Scikit-learn, Seaborn, Confluence, Data Analysis, Matplotlib, Jira, JupyterNoteBook
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Февраль 2023 - Февраль 2024  (1 год 1 месяц)
Платформа для подбора экспертов для оказания образовательных услуг
Роль
Data Analyst
Обязанности
Описание проекта: Платформа для подбора подходящего эксперта, оказывающего образовательную услугу заказчику. Чаще всего это - курсовые, контрольные и т.д. работы, выполнение которых требуется студентам учреждений среднего специального или высшего образования к определенному дедлайну. Система подбора работает следующим образом: заказчик вводит все необходимые сведения (тип, предмет работы, сумма денег, которую он готов заплатить, дедлайн и т.д.) на сайт, после чего он выдает список рекомендованных экспертов, которых можно выбрать. Любое взаимодействие происходит строго на платформе путем внутреннего чата на самой платформе, там же оговариваются все легальные способы оплаты, а также изменения изначального задания: корректировки, отмены, дополнительные услуги и т.д. Состав команды: 1 Team-Lead, 1 DS, 1 DE, 2 DA, 1 PM Технологии на проекте: Jupyter Notebook, Apache Airflow, VSCode / PyCharm, DataGrip / DBeaver, MS PowerBI, Redash, Metabase, Git, Jira, Confluence, Data Analysis and Machine Learning Libraries (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, etc.), Notion Задачи/реализованный функционал: Рефакторинг legacy-кода на проекте (удаление лишних и дублирующихся строк кода в репозитории, формирование и/или оптимизация функций для ускорения отработки скриптов в Apache Airflow). Построение новых DAG или тасок для Apache Airflow в зависимости от ТЗ с целью разработки автоматически обновляющихся дашбордов, мониторинг состояния отработки тасок и корректности метрик в построенных дашбордах. За время работы на проекте количество дашбордов в разных системах визуализации выросло почти вдвое. Участие в дизайне и проверке результатов A/B-тестов (сравнение p_value и уровня значимости, иногда bootstrap), обсуждение наличия статистической значимости с коллегами по команде и внутренними заказчиками. Каждый успешный A/B-тест приносил в среднем ~3-5% от выручки. Оценка возможности использования предобученных моделей машинного обучения (Hugging Face + sklearn + PyTorch) на наших проектах - получение метрик и сравнение их с эталонным значением. Совместно с DE разработали non-ML-алгоритм ранжирования желаемых вознаграждений экспертов, который впоследствии был протестирован QA и внедрен в production, что привело к росту выручки на ~7-10%.
Стек специалиста на проекте
Numpy, AntD, Git, Pandas, Notion, DBeaver, PyCharm, Machine learning, Scikit-learn, Redash, Seaborn, vscode, Confluence, Data Analysis, Matplotlib, PowerBI, metabase, Apache AirFlow, DataGrip, Jira, JupyterNoteBook, Microsoft
Отрасль проекта
EdTech
Период работы
Январь 2021 - Февраль 2023  (2 года 2 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет

Похожие специалисты

LifeStyle
ЮВ
Юлия В.
Челябинск
Data аналитик
Middle
3 000 Р/час
SQL
PostgreSQL
Power BI
ETL
Git
Jira
Python
Pandas
SciPy
Numpy
+47

· Более 2,5 лет опыта в анализе данных; · Опыт работы с большими объемами данных и структурированными и неструктурированными данными; · Владение языками программирования для анализа данных, такими как Python и SQL; · Опыт работы с библиотеками Python для анализа данных и визуализации; · Знания в работе с реляционными БД; · Опыт написания SQL-запросов для извлечения и анализа данных; · Аналитические навыки; · Опыт взаимодействия с бизнес-пользователями для сбора требований и представления результатов анализа; · Автоматизация и оптимизация процессов; · Опыт работы в Agile/Scrum командах, использование инструментов для управления проектами, таких как Jira; · Опыт работы в команде. Важное дополнение по графику: в среднем комфортно начинать рабочий день +- с 6 мск, ориентировочно в 15 по мск заканчивать, после готова подключаться на совещания и быть на связи *Примеры работ Postsgresql, sql* https://github.com/vlasova-us/postgresql *Примеры Python* https://github.com/vlasova-us/Python_public *Примеры работ в Tableau* https://public.tableau.com/app/profile/yulia5622 * Примеры работ в Power BI* https://github.com/vlasova-us/Power-Bi *Примеры работ в dax* https://github.com/vlasova-us/Dax

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

EdTech • FinTech & Banking
ДС
Дмитрий С.
Санкт-Петербург
Data аналитик
Middle+
3 000 Р/час
Numpy
AntD
Hive
Git
Pandas
Notion
DBeaver
PyCharm
Machine learning
Scikit-learn
+26

работал в связке Python + PostgreSQL для написания самообновляющихся в Apache Airflow скриптов для дашбордов MS PowerBI, Redash, Metabase, поддерживал их состояние, исправлял ошибки в случае их возникновения; построение отчетов в вышеуказанных пакетах визуализации согласно ТЗ; участвовал в дизайне и проверке результатов простых A/B-тестов (сравнение конверсий, изменений средних значений), обсуждал их результаты с внутренними заказчиками; выполнял ad-hoc запросов внутренних заказчиков в формате .csv/.xlsx/.pkl по мере необходимости; поиск инсайтов и точек роста на проектах совместно с командой (brainstorm); оценивал качество моделей машинного обучения - самостоятельно построенных или предобученных; участвовал в code review коллег по команде; участвовал в обучении / менторстве коллег; опыт работы с библиотеками машинного обучения; тесное взаимодействие с QA / backend-разработчиками

Подробнее
BioTech, Pharma, Health care & Sports • E-commerce & Retail
АО
Артём О.
Минск
DevOps
Middle+
4 125 Р/час
C#
LambdaCD
ALB
DBT
dvb
AI
atlas
store /
ssl/tls
domino
+116

Артём — опытный DevOps-инженер, который успешно работает с различными технологиями и языками программирования. Он обладает глубокими знаниями в области DevOps, включая AWS, Kubernetes, Terraform, Ansible и другие инструменты. Артём имеет опыт работы на нескольких проектах в отраслях биотехнологий, фармацевтики, здравоохранения и спорта, а также электронной коммерции и розничной торговли. На своих проектах Артём занимался внедрением решений AWS, настройкой CI/CD процессов, оптимизацией расходов на облачные ресурсы, администрированием и обслуживанием среды Kubernetes, управлением версиями и жизненным циклом образов Docker. Также он имеет опыт создания инфраструктуры в облачных платформах, настройки мониторинга и обеспечения безопасности. Артём — специалист с широким кругозором и глубокими техническими знаниями, который готов к решению сложных задач в области DevOps.

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • Social Networking
МП
Максим П.
Краснодар
QA ручной
Middle
2 000 Р/час
E2E testing
Регрессионное тестирование
Integration testing
Functional testing
тестирование api
ELK
Cross-browser testing
Тестирование требований
Postman
usability-тестирование
+48

Опытный QA-инженер с большим багажом знаний, специализирующийся в ручном тестировании веб- и мобильных приложений. Коммуникабелен, проактивен, инициативен, в меру требовательный перфекционист. Ценит качество и командную работу. Ищет проект, в котором сможет развиваться в команде отзывчивых коллег, работающих по гибким методологиям и современным подходам. Максим нацелен на непрерывный рост в тестировании, постоянно изучает новые направления в it, развивается во всех направлениях мануального тестирования для наиболее глубокого понимания проекта. Всегда погружается в детали проекта, изучает архитектуру, применяет лучшие практики составления баг-репортов и тест-кейсов. Любит тестировать api-интеграции, сложные системы, базы данных, брокеры и анализировать логи.

Подробнее