ДВ
Дмитрий В.
Мужчина
Россия, Чебоксары, UTC+3
Ставка
3 200 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 27 июля 2024 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
Продуктовый аналитик
Грейд
Навыки
Отрасли
Главное о специалисте
У специалиста большой опыт в аналитике данных и продуктовой аналитике. Есть опыт работы с А\Б тестированием, с BI инструментами, СlickHouse, MS SQL. Также у кандидата хорошие навыки работы с Python (numpy, pandas, scipy, sklearn, pyspark, plotly) - пишет скрипты, может написать чистый и читаемый код, а также уверенные знания SQL, которые он применял на проектах.
Проекты
(3 года 10 месяцев)
Аналитика ТВ смотрения
Роль
Аналитик данных
Обязанности
Аналитика ТВ смотрения (расчет аудитории и другой статистики для каждого ТВ канала по всей России)
Работа с архитектурой данных и конвейером обработки данных
Анализ и проверка данных, контроль качества данных
Составление гипотез и предположений
Подготовка выводов
Составление отчетности
Расчет данных по запросу
Проведение A\B тестирования
Вытаскивание данных о пользователях
В работе использовал:
Python (numpy, pandas, scipy, sklearn, pyspark, plotly), JHub, HDFS, Hadoop, Spark, Zeppelin, Clickhouse, MSSQL, Datalens, Excel
Confluence, Jira, Яндекс-трекер
В задачи входила работа с новым, импортозамещенным прибором по измерению ТВ смотрения. Был с нуля создан пайплайн для обработки данных и их отображению на дашборде, автоматической рассылке отчетности для клиентов и сотрудников. В процессе работы было обнаружено множество ошибок в работе устройства, которые были исправлены.
Стек специалиста на проекте
Jira, Confluence, Python, Spark, Clickhouse, Hadoop, Pandas, SciPy, Numpy, Sklearn, Zeppelin, Excel, HDFS, Plotly, PySpark, MSSQL, Яндекс.Трекер, DataLens, jhub
Отрасль проекта
Telecom
Период работы
Март 2023 - Май 2024
(1 год 3 месяца)
Разработка ПО
Роль
Аналитик данных\продуктовый аналитик
Обязанности
Исследование большого объема необработанных данных, накопленных в бизнес-юните, работа с потребителями этих данных
Подготовка различных аналитических отчетов и обзоров по запросам бизнеса
Контроль закупок рекламного трафика, оценка эффективности расходования бюджетных средств
Поддержка прогнозных моделей: модели оценки качества трафика, окупаемости рекламных вложений, финансовое моделирование, сегментация пользователей и многое другое
Оценка влияния изменений на продукте на финансовые показатели компании
Расчет продуктовых метрик: LTV, Stickness, CPC, ARPU, CRR и пр.
Подготовка аналитических отчетов, дашбордов, алертов по результатам работы моделей и бизнеса
В работе использовал:
Python (numpy, pandas, scipy, pyspark, matplotlib), JHub, HDFS, Hadoop, MS SQL, DBeaver, Power BI
Confluence, Jira (трекинг задач по разработке), Asana (трекинг задач по аналитике)
В процессе работы было создано несколько кастомных метрик для лучшего учета органического трафика.
Стек специалиста на проекте
Jira, Confluence, SQL, Python, Power BI, DBeaver, Hadoop, Pandas, SciPy, Asana, Numpy, Matplotlib, Аналитика, Microsoft, HDFS, PySpark, Разработка, Программное обеспечение
Отрасль проекта
LifeStyle
Период работы
Июнь 2023 - Февраль 2024
(9 месяцев)
Работа с базами данных
Роль
Аналитик данных
Обязанности
Работа с базами данных: нормализация, наполнение и очистка данных.
Извлечение данных из различных источников.
Работа с различными API
Базовая настройка серверов для запуска скриптов через терминал.
Расчет данных по запросу.
Переговоры с клиентами на технические темы по рабочим задачам.
В работе использовал:
Python (numpy, pandas, nltk, re), MySQL, Celonis, bash, git, Excel, Power BI, Jupyter, Postgres
Завершил проекты для таких компаний, как: BP, Shell, Норникель, Северсталь. В процессе работы побывал в разных странах. Работал над проектами в сфере логистики и складских запасов, унификацией баз данных.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Git, MySQL, Python, Bash, Power BI, Pandas, Numpy, NLTK, Jupyter, Excel, celonis
Отрасль проекта
LifeStyle
Период работы
Ноябрь 2021 - Март 2023
(1 год 5 месяцев)
Формат работы
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
