Каталог специалистов

Аналитик данных с 4х летним опытом работы. Умею находить в данных ответы на вопросы бизнеса. В работе стремлюсь к оптимизации процессов и лаконичным понятным выводам. Регулярно изучаю новые методы и инструменты. Разделяю data-driven подход и не боюсь новых вызовов. Умею выделять ключевые метрики продукта, декомпозировать их на составляющие и находить способы улучшения. Быстро вникаю в контекст продукта. Умею генерировать качественные продуктовые гипотезы. Понимаю, как сделать продукт удобным и незаменимым для пользователя. Люблю решать нестандартные и сложные задачи. Полностью посвящаю себя работе. Hard-skills: - SQL (PostgreSQL, SQLite): оконные функции, CTE, сложные запросы, джойны - Python: библиотеки для анализа данных - pandas, numpy;.для парсинга - beautiful soup, requests, json; работа с API - Визуализация в Redash, Datalens, Superset - Выстраивание ETL пайплайнов - Уверенное знание математической статистики - A/B тестирование - Опыт проведения продуктовых исследований (генерация и проверка гипотез) Soft-skills: - Легко нахожу общий язык с коллегами, умею адекватно воспринимать критику и перенимать опыт у окружающих. - Умею донести результаты анализа простым языком, письменно и устно. - Умею слушать собеседника и задавать вопросы. - Умею работать без постоянного контроля, самостоятельно и инициативно. - Умею рассчитывать время выполнения задач. - Не стесняюсь говорить о блокерах и трудностях при решении задач. - Люблю учиться, легко осваиваю новые технологии.

Быстро разбираюсь, знаю такие программы как: python, r, tableau, unity, java, c++, powerbi Мой пример кода на kaggle: https://www.kaggle.com/george123321/try-watch-household-as-representative

Я долгое время (с 2015 года) изучаю Python, у меня есть выполненные проекты, связанные с анализом данных и применением инструментов Data Science. Это помогает глубже понимать логику систем, в которых работаю как аналитик, и грамотно взаимодействовать с разработчиками и ML-командами. В работе ценю структурность, внимательность к деталям и ясную коммуникацию. Моё основное увлечение - это интеллектуальные игры. Я являюсь неоднократным победителем и призёром Чемпионата России по интеллектуальным играм, которые развивают стратегическое мышление, быстрое принятие решений и способность видеть взаимосвязи.

Рустам — продуктовый аналитик с опытом работы в сфере электронной коммерции и розничной торговли более 3 лет. Он обладает навыками работы с различными инструментами, такими как Excel, Microsoft, Pandas, Python, SQL, 1C, C#, H2, Apache AirFlow и другие. Рустам работал над проектами для компаний ВкусВилл и OZON.ru. В рамках проекта для ВкусВилл он занимался подготовкой дашбордов с информацией о поставщиках, оценкой эффекта от повышения цен и решением ad-hoc задач. В OZON.ru он разрабатывал подход к ценообразованию, прогнозировал спрос, настраивал и поддерживал дашборды, создавал регулярные отчёты для поставщиков. На проектах Рустам взаимодействовал с продуктовыми менеджерами, тимлидами аналитики и заказчиками.

Разработка дашбордов на Power BI, Qlick, Tableau, Apache Superset, Yandex DataLens. Создание и администрирование баз данных (SQL, noSQL). Написание ETL-скриптов и анализ данных на языке Python. Разработка и ведение отчётов и дашбордов в средах PowerBi, Apache Superset, FineBI, разработка модели данных, участие в проектах отчетности в роли разработчика. Администрирование дашбордов на powerbi report server. Администрирование базы данных. Написание ETL на python с использованием pyspark, airflow.

Уверенный Data Scientist, Ml Engineer (Опыт в CV, NLP) Фуллстек разработка (Java Spring\Python Flask, React, MySQL) Навыки использования HuggingFace и PapersWithCode

Владислав — data-аналитик уровня middle+. Специализируется на проектах в сфере FinTech & Banking. Имеет опыт работы руководителем направления по исследованию данных в IT-компании (банк). В рамках проекта занимался автоматизацией рассылки отчётности с помощью Python, разработкой витрин в лаборатории данных с помощью Spark, написанием процедур для обработки данных и разработкой дашбордов по модельному риску в Qlik Sense. Выполнил миграцию витрин данных по модельному риску с реляционной базы в лабораторию данных на Hadoop. Вся отчётность была переведена на витрины на Hadoop, выведена в промышленную эксплуатацию витрина данных по модельному риску, построены дашборды на пром источнике. Также работал аналитиком в Сбере, где разрабатывал BI по модельному риску в Qlik Sense: сборка кампаний для коммуникации с клиентом через смс, push, звонок, СБОЛ в соответствии с ТЗ, написание процедур в Greenplum для регулярных кампаний, аналитика по итогам кампании. В качестве руководителя направления в ОТП Банке разрабатывал и автоматизировал отчётность по основным продуктам банка, строил и поддерживал NPV модели для автокредитования, прогнозировал объём выдач кредитов на уровне отделений банка. Также автоматизировал расчёт премий сотрудников отдела продаж потребительских кредитов, выполнял ad-hoc задачи аналитики, писал скрипты для отчётности, собирал данные (SQL), автоматизировал загрузку данных (Python), создавал дашборды (Tableau). Как аналитик в ОТП Банке проводил ретротесты для внешних источников, подсчитывал прирост качества моделей в CASH и POS портфеле, аналитически рассчитывал сроки, анализировал данные кредитных бюро, работал с SQL, Excel, Airflow.