Илья П. Data аналитик, Senior

ID 15610
ИП
Илья П.
  (1)
Мужчина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
4 495,67 Р/час
вкл. НДС 5% (166.67 Р)
Специалист доступен с 16 июля 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
Senior
Навыки
Python
Pandas
Numpy
Tableau
Git
MS Excel
Apache AirFlow
PostgreSQL
ClickHouse
Docker
GreenPlum
Jira
Confluence
SQL
Hive
Matplotlib
Jupyter
GitLab
Excel
Power Query
Qlik Sense
Power BI
1С:ERP
MS PowerPoint
Понимание основных архитектурных принципов КХД
Отрасли
E-commerce & Retail
Знание языков
Русский — C2
Английский — B1
Главное о специалисте
Data аналитик с опытом работы 6+ лет. Обладает навыками работы с большим количеством инструментов и технологий: Python, Pandas, Numpy, Tableau, Git, MS Excel, Airflow, PostgreSQL, Clickhouse, Docker, Greenplum, Jira, Confluence, SQL, HIVE, Matplotlib, Jupyter. Есть небольшой опыт работы с Apache Kafka, Apache Spark, BPMN. Имеет опыт работы в проекта для Realty & Constructoring, E-commerce & Retail. На последнем проекте взаимодействовал со стейкхолдером, выявлял и уточнял требования. Занимался формированием ТЗ для инженеров данных по созданию слов и витрин данных. Также на проекте Илья исполнял роль Инженера данных и выполнял следующие задачи: разработка первичных витрин, дообогащение данными, формирование агрегированных витрин для отчетов и дашбордов. На проекте в компании М.Видео - Эльдорадо был опыт разработки дашбордов/отчетов с "нуля" с помощью интервьюирования заказчиков, выявления и сбора требований, ТЗ, ETL, формирования витрин, дашбордов, описания в Confluence. Успешно разработал систему дашбордов по иерархии метрик, что сильно ускорило принятие решений бизнес пользователям. На проекте в компании Почта России занимался анализированием данных (более 200 млрд строк), поиском "узких" мест, чтобы улучшить скорость доставки и качество почтовых отправлений. Также разработал 2 новых аналитических отчета с дашбордами, осуществлял их поддержку и доработку для заказчика. Из личных достижений можно отметить: Автоматизировал отчетность, что сэкономило 6 часов еженедельно; Нашел несоответствие в таблицах справочниках, с помощью внесений изменений улучшило основной KPI на 0,5%
Проекты   (6 лет 6 месяцев)
IT компания
Роль
Data аналитик
Обязанности
Обязанности: 1. Собирал и анализировал бизнес - требования заказчиков; 2. Формировал технические задания; 3. Проектировал модель данных; 4. Исследовал источники данных; 5. Разрабатывал витрины данных для отчетности и дашбордов; 6. Делал сопроводительную документацию; 7. Код ревью; 8. Работа с высоконагруженными СУБД; 9. Подготовка функциональных требований; 10. Работа аналитиком КХД/DWH; 11. Разработка витрин в системе EDW.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, Python, GitLab, ClickHouse, Data Lake, MS Excel, Apache AirFlow, Kimball
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Октябрь 2023 - По настоящее время  (1 год 10 месяцев)
М.Видео-Эльдорадо
Роль
Data аналитик
Обязанности
Обязанности: 1. Разрабатывал дашборды/отчеты "с нуля": интервьюировал заказчиков, выявлял и собирал требования, ТЗ, ETL, формировал витрины, дашборд, описание в Confluence; 2. Искал инсайты в данных; 3. Разработал систему дашбордов по иерархии метрик, что сильно ускорило принятие решений бизнес пользователями; 4. Моделирование dds слоев; 5. Подготовка функциональных требований; 6. Проектирование модели данных Data Vault; 7. Работа с/внедрением BI (Tableau); 8. Развитие и поддержка процессов выгрузки данных; 9. Работа аналитиком КХД/DWH; 10. Разработка витрин в системе EDW.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Jira, Confluence, Python, GitLab, Pandas, Numpy, Data Lake, GreenPlum, Tableau, Excel, Apache AirFlow, DataVault, Kimball
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Январь 2023 - Октябрь 2023  (10 месяцев)
Почта России
Роль
Data аналитик
Обязанности
Обязанности: 1. Анализировал данные (более 200 млрд строк), искал "узкие" места, чтобы улучшить скорость доставки и качество почтовых отправлений; 2. Делал ежедневные аналитические отчеты; 3. Делал Ad Hoc задачи; 4. Проверял БД на полноту и целостность данных; 5. Разработал 2 новых аналитических отчета с дашбордами, осуществлял их поддержку и доработку для заказчика; 6. Подготовка функциональных требований; 7. Работа аналитиком КХД/DWH; 8. Разработка витрин в системе EDW. Достижения: 1. Автоматизировал отчетность, сэкономил 6 часов еженедельно; 2. Нашел несоответствие в таблицах справочниках, внесение изменений улучшило основной KPI на 0,5%.
Стек специалиста на проекте
Confluence, SQL, Python, Hive, MS PowerPoint, Matplotlib, MS Excel, Jupyter, Power Query, Qlik Sense
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Январь 2022 - Январь 2023  (1 год 1 месяц)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского (Национальный исследовательский университет)
Специальность
Радиофизический, Радиофизика и электроника
Завершение учебы
2014 г.
Отзывы   1
5
5
Кристина В.
Илья знает как работать с витринами, разбирается в технических моментах, всегда оперативно направляет все необходимые выгрузки, если нужно объяснит и поможет. Комфортно с ним взаимодействовать. Единственное - это нужны как и любому разработчику чётко поставленные задачи и приоритеты в работе.
Отзыв опубликован 14.03.2025

Похожие специалисты

Manufacturing • Telecom
АЗ
Алексей З.
Москва
Data аналитик
Senior
3 871,64 Р/час
Apache AirFlow
Apache Spark
Bash
BeautifulSoap
Bootstrap
CSS
Deep Learning
Docker
Flask
Git
+46

О себе: Постоянно учусь и стремлюсь к знаниям. Высокий уровень самоорганизации и любовь к делу помогают каждый день узнавать что-то новое. Воспринимаю сложные задачи и трудности как очередную ступень на пути вверх. Стек компетенций: • Python (Matplotlib, Numpy, Pandas, Google.colab, Tensorflow, Keras, Torch и др.); • SQL/NoSQL (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, SQLite); • BI платформы (Tableau, Qlik Sense, Power BI); • Сбор данных (Scrapy, Selenium, BeautifulSoup, Xpath); • Методы аналитики маркетинговойактивности, системы web-аналитики; • GIt; • Bash Первую программу для управления заказами и складом для компании занимающийся доставкой воды и кулеров, написал в 2005 году. Работает до сих пор. Писал роботов для биржевой торговли на mql4. Заинтересовался ИИ и пошел учиться в Университет ИИ. Хобби - искусство, графический дизайн, фотография.

Подробнее
E-commerce & Retail
МР
Мария Р.
Санкт-Петербург
Data аналитик
Senior
3 082,74 Р/час
Linux
macOS
MS Windows
C++
Python
SQL
Apache AirFlow
ClickHouse
Docker
Git
+52

- работа с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора, джоины, CTE); - выполнение ad-hoc запросов, в том числе на Python; - опыт работы с BI-системами (Power BI, Datalens, Форсайт), разработка дашбордов; - работы с API Яндекс.Метрики; - опыт работы с Clickhouse (создание витрин, воронок, материализованных представлений); - участие в ручном тестировании разметки сайта; - участие в разработке пирамиды метрик; - дизайн, запуск и анализ A/B тестов; - участие в создании ETL/ELT процессов; - опыт работы с большими данными в Hadoop и PySpark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive; - участие в проектировании и анализе DWH хранилищ; - опыт работы с Apache Airflow; - опыт работы с Python для анализа и визуализации данных (pandas, numpy, matplotlib, plotly, seaborn, statsmodels, scipy, sklearn); - опыт работы с Docker в рамках локального запуска контейнеров; - опыт взаимодействия с другими направлениями data (DE/DS); - опыт написания тестов для разработанного функционала (pytest, unittest); - опыт структурирования скриптов в GitLab; - ведение Confluence, написание документации, составление ТЗ для фронтенд-разработчиков на трекинг сайта и внутренних продуктов; - создание ноутбуков в Google Colab/Jupiter Notebook, в т.ч. для отчётности и для анализа A/B тестов; - создание прототипов дашбордов в Miro; - определение узких мест и предложений по оптимизации; - опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; - проведение интервью с пользователями с целью выявления их потребностей; - развитые коммуникативные навыки

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail
ИП
Илья П.
Москва
Data аналитик
Senior
4 495,67 Р/час
GitLab
Qlik Sense
ClickHouse
Numpy
Hive
Git
Pandas
Power BI
Jupyter
Tableau
+25

Data аналитик с опытом работы 6+ лет. Обладает навыками работы с большим количеством инструментов и технологий: Python, Pandas, Numpy, Tableau, Git, MS Excel, Airflow, PostgreSQL, Clickhouse, Docker, Greenplum, Jira, Confluence, SQL, HIVE, Matplotlib, Jupyter. Есть небольшой опыт работы с Apache Kafka, Apache Spark, BPMN. Имеет опыт работы в проекта для Realty & Constructoring, E-commerce & Retail. На последнем проекте взаимодействовал со стейкхолдером, выявлял и уточнял требования. Занимался формированием ТЗ для инженеров данных по созданию слов и витрин данных. Также на проекте Илья исполнял роль Инженера данных и выполнял следующие задачи: разработка первичных витрин, дообогащение данными, формирование агрегированных витрин для отчетов и дашбордов. На проекте в компании М.Видео - Эльдорадо был опыт разработки дашбордов/отчетов с "нуля" с помощью интервьюирования заказчиков, выявления и сбора требований, ТЗ, ETL, формирования витрин, дашбордов, описания в Confluence. Успешно разработал систему дашбордов по иерархии метрик, что сильно ускорило принятие решений бизнес пользователям. На проекте в компании Почта России занимался анализированием данных (более 200 млрд строк), поиском "узких" мест, чтобы улучшить скорость доставки и качество почтовых отправлений. Также разработал 2 новых аналитических отчета с дашбордами, осуществлял их поддержку и доработку для заказчика. Из личных достижений можно отметить: Автоматизировал отчетность, что сэкономило 6 часов еженедельно; Нашел несоответствие в таблицах справочниках, с помощью внесений изменений улучшило основной KPI на 0,5%

Подробнее