Каталог ИТ-специалистов Аналитика

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.

Опыт работы на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения, включающий в себя: работа с базами данных PostgreSQL, ClickHouse, GreenPlum; исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, Seaborn; построение ML-моделей для дополнения отсутствующих данных; проектирование и разработка ETL-процессов с использованием Apache Airflow, SQL, Python, Spark; инструменты скрейпинга BeautifulSoup, Selenium; работа с экосистемой Hadoop - HDFS, YARN, Spark, HBase, Hive, Pig; создание информационных дашбордов с помощью Tableau, Redash, Superset; back-end разработка с помощью Python, Django, DjangoRestFramework. Дополнительная информация: Курсы: Karpov.Courses (01/2021 – 07/2021) Аналитик данных Karpov.Courses (11/2021 – 12/2021) Симулятор аналитика Karpov.Courses (03/2022 – 09/2022) Инженер данных Тренинг-центр ISSoft (06/2022 – 09/2022) «Школа Big Data»

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

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

● Более 20 лет опыта работы в ИТ-сфере, из них более 10 лет работы в системном и бизнес-анализе, в том числе на позиции архитектора решений ● Участие в отраслевых проектах: медицина, госсектор, транспорт и логистика, исполнительное производство, ТОиР ● Опыт проведения обследования объектов автоматизации, разработки ИТ-стратегий и концепций ● Опыт разработки технических заданий, проектной документации, руководств пользователей, программ и методик испытаний, а также опыт аналитического сопровождения разработки ПО ● Проектирование бизнес-процессов и пользовательских сценариев ● Работа с микросервисной архитектурой. Разработка интеграционных взаимодействий WS (SOAP, REST API), MQ ● Проектирование структур БД ● Прототипирование экранных интерфейсов в специализированном ПО

Денис — опытный продуктовый аналитик с навыками работы в различных отраслях e-commerce и retail. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области анализа данных, программирования и управления проектами. Денис работал над несколькими проектами, где он выполнял анализ трафика, данных из CRM, услуг и продаж, а также готовил отчёты и давал рекомендации по дальнейшему развитию проектов. Он также занимался анализом Яндекс.Метрики и Google Analytics, настраивал Google Tag Manager и писал SQL-запросы любой сложности. На своих проектах Денис использовал такие инструменты, как Python, SQL, Google Colab, Data Lens, Linux, WSL, Jupiter Notebook, Data Studio, DAX, GTM, Metabase, AmoCRM, MySQL, PostgreSQL, SQLite, MyBi Connect, Apache AirFlow, Power BI и другие. За время своей работы Денис написал более 50 скриптов Python для обработки данных, подготовил более 10 шаблонных отчётов в Google Colab и провёл более 50 различных исследований и отчётов.

Александр — опытный системный аналитик с 8-летним опытом работы в проектах для различных отраслей: Social Networking, E-commerce & Retail, FinTech & Banking. Он обладает широким спектром навыков и знаний, включая моделирование, документацию, проектирование, API, JSON, SOAP, XML, BPMN, UML, Swagger, Postman, SoapUI, Python, SQL и другие. Александр работал над проектами, связанными с рефакторингом классификатора инцидентов Jira, построением оптимизированного графика работы сотрудников, анализом ассортимента товаров, проектированием BI-системы, внедрением обязательной маркировки товаров и другими задачами. Александр успешно совмещал роль системного аналитика и проектного менеджера, демонстрируя способность к анализу требований, проектированию архитектуры, разработке интерфейсов и технических заданий. Он также участвовал в процессах формирования нормативно-правовых актов и обучении пользователей.

Математический склад ума,системный подход, коммуникативность

Игровая аналитика данных (2019) Dev2Dev, Аналитик в GameDev MINI-MBA PROFESSIONAL (2016) City Business School, Project Management Менеджмент (2016) City Business School Основы управления проектами (2015) CourseLab