Мария Р. Data аналитик, Senior

ID 15888
МР
Мария Р.
Женщина, 21 год
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
Ставка
3 082,74 Р/час
вкл. НДС 5% (114.29 Р)
Специалист доступен с 4 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
Linux
macOS
MS Windows
C++
Python
SQL
Apache AirFlow
ClickHouse
Docker
Git
Matplotlib
Numpy
Pandas
Plotly
Power BI
PySpark
Rider
Unit testing
GreenPlum
Hive
Identity Server
Microsoft
MySQL
Oracle
PostgreSQL
Collections
Math
OS
Shutil
tkinter
продуктовые метрики
sys
randint
itertools
time
WSL
Mean
clustering
Excel
analyst
Backend
Data
developer
алгоритмы
анализ
Аналитика
данных
продажи
KPI
marketing
Программное обеспечение
Построение дашбордов
Отрасли
E-commerce & Retail
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
- 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
Проекты   (2 года 10 месяцев)
Продуктовая аналитика в сфере недвижимости
Роль
Продуктовый аналитик
Обязанности
Описание проекта Улучшение продукта на основе предложенных гипотез и анализа пользовательского опыта, метрик. Состав команды 1 Product Analyst Team-lead, 4 Product Analyst, 1 Data Engineer, 2 Marketing Analyst (Всего: 8 человек) Технологии на проекте SQL, Clickhouse, Яндекс.Метрика, Вариокуб, Jira, Confluence, DataLens, Python, Jupiter Notebook, GitLab, Fork Задачи/реализованный функционал - Прототипировала и проектировала дашборды по результатам проведенных A/B тестов; - спроектировала витрину и дашборд по одному из ключевых продуктов, получив положительную обратную связь от менеджера продукта; - создавала отчёты, предоставляя команде степень влияния нового функционала на основные метрики продукта; - проводила A/B тесты для оценки конверсионных метрик в Вариокубе и анализом в Google Colab; - разрабатывала пирамиду и иерархию метрик, что обеспечивало структурированный подход к оценке продукта продуктовыми менеджерами и заказчиками; составляла технические задания для фронтенд-разработчиков по трекингу событий в Яндекс Метрике; - проводила ручное тестирование разметки на сайте - проходила по событиям в ТЗ и отслеживала их в логах, что способствовало точному сбору данных и улучшению аналитики; - Определение узких мест и предложений по оптимизации; - вела документацию в Confluence, структурировала частоиспользуемые скрипты в GitLab; делала ad-hoc запросы в Yandex WebSQL и отчётность к ним, в т.ч. в Google Spreadsheets.
Стек специалиста на проекте
Jira, Confluence, SQL, Python, GitLab, ClickHouse, Fork, Jupiter Notebook, Яндекс.Метрика, DataLens
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Октябрь 2024 - Март 2025  (6 месяцев)
Создание и поддержка дашборда для интернет-магазина
Роль
Разработчик дашбордов
Обязанности
Описание проекта Реализация операционного дашборда по Sales&Marketing метрикам Состав команды 1 Менеджер, 1 Data Analyst Team-lead, 2 Data Analyst, 2 Backend Developer (Всего: 6 человек) Технологии на проекте PostgreSQL, Power BI, Форсайт, Excel, Python, Pandas Задачи/реализованный функционал - Скрещивала эксели и данные из MySQL в модели данных и создавала на их основе дашборд; - помощь заказчику в выборе необходимых информативных метрик для отчетности; - проведение интервью с пользователями с целью выявления их потребностей; - занималась предобработкой данных из экселей и баз данных в Power BI и Python; - в итоге мной был реализованы различные дашборды с несколькими экранами, KPI, барчартами и пайчартами. В последующем занималась поддержкой дашборда. Однако с ростом объемов данных и сложностью запросов был проведен переход с PowerBI на Datalens, тем самым увеличилась скорость обработки данных и получилось сделать дашборды более гибкими и масштабируемыми.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Python, Power BI, Pandas, Excel
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Апрель 2024 - Сентябрь 2024  (6 месяцев)
Реализация алгоритма сегментации клиентов для рассылки скидок
Роль
Разработчик PowerBI / Data Analyst
Обязанности
Описание проекта Создание аналитической системы скидок. Написание алгоритма сегментации клиентов с помощью кластеризации K-means для рассылки скидок Состав команды 1 Менеджер, 1 Data Analyst Team-lead, 1 Data Analyst, 1 Backend Developer (Всего: 4 человека) Технологии на проекте Python, K-means clustering, Numpy, Pandas, Matplotlib, Git, PowerBI Задачи/реализованный функционал - Был проведён большой ресерч для поиска подобных решений, так как ранее ни я, ни другие аналитики в моей компании не имели дела с подобными задачами; - произвела сбор релевантных данных о клиенте (возраст, средний чек и т.д.); - сделала предобработку данных (очистку и нормализацию); - нашла закономерности и инсайты для улучшения качества кластеризации; - реализовала алгоритм выполняющий разделение клиентов на кластеры и определение размера скидок для каждого; - создала алгоритм сегментации клиентов; - оценила корректность распределения на кластеры с помощью метрик (анализ распределения скидок, на сколько увеличилась конверсия продаж после добавления в корзину). Результаты были представлены в виде дашборда в Power BI.
Стек специалиста на проекте
Git, Python, Power BI, Pandas, Numpy, Matplotlib, clustering
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Май 2023 - Апрель 2024  (1 год)
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
Санкт-Петербургский Государственный Электротехнический Университет «ЛЭТИ» им. В.И.Ульянова(Ленина)
Специальность
информатика и вычислительная техника, бакалавр
Завершение учебы
2024 г.

Похожие специалисты

E-commerce & Retail • FinTech & Banking
ДХ
Дарья Х.
Минск
Data аналитик
Senior
3 746,75 Р/час
Time series
Time Series Analysis
Time Series Forecasting
Forecasting
forecast
Predictive Analytics
Analytics
Classical ML
Classical ML models
MLflow
+136

▪ Data Scientist / Data Analyst c более чем 5 летним опытом в области анализа данных и машинного обучения в различных отраслях, включая банковское дело, финансовые услуги, e-commerce и стартапах. ▪ Применение передовых методов анализа данных и машинного обучения для глубокого анализа текущих данных и процессов, оптимизации операций и извлечения ценных инсайтов, а также их адаптации к бизнес-потребностям. ▪ Разработка и проектирование систем разной сложности в соответствии с техническими требованиями и задачами, включая высокоэффективные, высоконагруженные и масштабируемые микросервисные приложения. ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail
МР
Мария Р.
Санкт-Петербург
Data аналитик
Senior
3 082,74 Р/час
C++
developer
tkinter
marketing
анализ
MS Windows
KPI
Программное обеспечение
sys
алгоритмы
+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
Cloud Services • FinTech & Banking • Social Networking
ИЛ
Илья Л.
Ростов-на-Дону
Android разработчик
Senior
5 194,8 Р/час
Room
Kaspresso
Kanban
GraphQL
Clean Architecture
UI компоненты
Java
Scrum
Git
JUnit
+29

Опытный разработчик мобильных приложений под Android с почти трехлетним стажем и глубокими знаниями в Kotlin и Android Studio, которые использую в повседневной работе. Специализируюсь на проектировании клиент-серверного взаимодействия, разработке кастомных UI-компонентов и применении архитектурных паттернов MVVM и MVI. Хорошо знаком с принципами ООП, структурой данных и процессами CI/CD. Активный пользователь Git для управления версиями в командных проектах. Ориентирован на развитие продуктов и участие в значимых проектах. • Работа с REST API • Разработка клиент-серверных приложений • Понимание и опыт работы с CI/CD • Agile (Scrum, Kanban), менторство, написание документации, публичные выступления • Опыт работы с Gradle на уровне написания pre-hook скриптов, но без создания собственных плагинов • Взаимодействие с CI/CD через Jenkins на уровне сборки билдов, но без настройки пайплайнов Профессиональные достижения ● Увеличение конверсии заказов на платформе Avito на 2%. ● Введение функционала кредитования в приложение Росбанк, включающего показ активных кредитов и возможность подачи заявки на кредит. ● Успешный переход с Java + RxJava2 на Kotlin + Flow, а также с MVP на MVVM в проекте Звук. ● Создание кастомных UI-компонентов для отображения графиков и улучшение кастомного MVI на проекте HolyWeb.

Подробнее
Government & Public Sector • Urban technology
ТМ
Тимур М.
Санкт-Петербург
QA FullStack
Lead
3 853,43 Р/час
Grafana
Telegraf
GitLab
Postman
Groovy
Bash
Git
Kibana
Selenium
Selenide
+23

Ведущий QA-инженер с опытом работы на проектах в сферах Government & Public Sector и Urban technology. На позиции Senior/Lead QA инженера участвовал в разработке информационной аналитической системы по мониторингу качества государственных услуг. Занимался управлением командой, формированием планов тестирования, разработкой и поддержкой автоматизированных тестов для backend и интеграционных взаимодействий на Python, а также разработкой методики нагрузочного тестирования. В рамках проекта по созданию автоматизированной обучающей системы для сотрудников РЖД обеспечивал качество и тестирование Web-платформы и десктопного приложения. Внедрял автоматизацию рабочих процессов и тестирования (Selenium WebDriver, Robot Framework), разрабатывал и сопровождал тестовую документацию.

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • HRTech • Travel, Hospitality & Restaurant business
ДН
Денис Н.
Ульяновск
Frontend разработчик
Senior
4 155,84 Р/час
MobX
Data Structures and Algorithms
Redux Thunk
Redux
three
HTTP
Stylus
Git
MongoDB
Linux
+37

Опыт работы — более 5.3 лет. 1. Что я изучаю сейчас? В рамках пет-проекта (Разработка визуализаций и 3D-графики/Игровой движок, с 2024г. по н.в) изучаю и активно использую Three.js, React Three Fiber, React Three Drei, React Three Rapier, WebGL и GLSL: – Реализовал отображение и анимацию однотипных объектов с помощью InstancedMesh и Points (оптимизация под GPU) – Настроил particle-эффекты с использованием GLSL (перенос логики с CPU на GPU для повышения производительности) – Реализовал управление 3D-объектами: трансформации, перемещения в пространстве, движение по ускорению/импульсу – Настроил камеры от третьего и первого лица (third/first person control) с привязкой к 3D-объекту – Визуализировал холодные/горячие зоны через RGBA-текстурирование, реализовал динамическое изменение текстур через маскирование и шейдеры (GLSL) – Настроил pathtracing с расчётами на backend-сервере (маршруты движения ИИ, безопасность клиентской логики) – Применил готовые компоненты React Three Drei для работы с освещением, окружением и геометрией – Обеспечил динамическое создание однотипных объектов на пользовательской карте с учётом распределения ресурсов 2. Какое мое самое большое достижение в работе? Создание функционала конструктора форм с использованием BFF подхода и на основе данных и компонентов, предоставляемых с сервера (SDUI). 3. Что мне было бы интересно изучить в перспективе? Angular

Подробнее