Александр В. Data аналитик, Middle+
ID 21763
АВ
Александр В.
Мужчина
Россия, Воронеж, UTC+3
Ставка
4 051,94 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 3 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
Навыки
Отрасли
Знание языков
Русский — C2
Английский — C2
Главное о специалисте
Александр — data-аналитик уровня middle+. Специализируется на A/B тестировании, машинном обучении и анализе данных. Работал с различными BI инструментами, включая FineBI и Power BI, а также с ETL процессами, Hadoop и Hive.
Опыт работы на проектах:
- Анализ и борьба с мошенничеством на платформе HeadHunter. Расследовал мошеннические инциденты, внедрял превентивные алгоритмы для борьбы с фродом, работал с большими объёмами данных, строил дашборды в FineBI и Zeppelin. Снизил долю пользователей, сталкивающихся с капчей, на 40%.
- Продуктовая аналитика и анализ рисков. Оценивал экономическую эффективность новых фич и продуктов, работал с MS SQL, PostgreSQL, оптимизировал запросы, создавал дашборды. Снизил долю мошенников по определённым каналам на 7–9%.
- Разработка скоринговой модели для кредитного портфеля. Разработал более эффективную скоринговую модель (на 23% лучше сторонних сервисов). Внедрял ETL процессы, анализировал большие объёмы данных клиентов, проводил антифрод- и риск-аналитику.
- Внедрение аналитики в стоматологической клинике. Внедрил реляционную базу данных, построил ML модели для прогнозирования оттока клиентов. Увеличил прибыль клиники на 11% и снизил затраты на 13%.
Проекты
(4 года 2 месяца)
Анализ и борьба с мошенничеством на платформе HeadHunter
Роль
Антифрод аналитик
Обязанности
Расследование и выявление инцидентов, связанных с мошенническим поведением пользователей.
Анализ и выявление поведенческих/технических паттернов фрода.
Разработка и внедрение превентивных механизмов и ML моделей для борьбы с мошенничеством.
Построение дашбордов и мониторинг ключевых метрик (FineBI, Zeppelin).
Взаимодействие с командами разработки и смежными отделами.
Создание отчетности с помощью ecxel
Работы с большими объёмами данных: Работа с логами пользователей, кластерный анализ, оптимизация запросов.
Понимание и опыт расчёта бизнес-метрик: Расчет LTV, Retention, Churn Rate, FPD.
Использование Git и GitHub для управления кодом.
Достижения
Расследование крупных мошеннических инцидентов и внедрение превентивных алгоритмов, сокративших долю фрода.
Снижение доли пользователей, сталкивающихся с капчей на 40%.
Стек специалиста на проекте
SQL, Python, Machine learning, Zeppelin, Apache AirFlow, FineBI
Отрасль проекта
HRTech
Период работы
Май 2024 - По настоящее время
(1 год 3 месяца)
Разработка скоринговой модели для кредитного портфеля
Роль
Антифрод аналитик/Аналитик данных
Обязанности
Разработка и сопровождение ETL процессов.
Анализ и выгрузка больших объемов данных клиентов.
Проведение антифрод/риск аналитики.
Сегментация клиентской базы (кластерный анализ).
Визуализация данных (Power BI, Jupyter Lab).
Создание отчетности с помощью excel в том числе с расчетами
Работа с базами данных и поддержка PostgreSQL
Опыт работы со сложными банковскими продуктами: Анализ рисков и мошенничества в кредитовании.
Достижения
Разработка скоринговой модели, которая оказалась на 23% эффективнее сторонних сервисов.
Стек специалиста на проекте
SQL, Python, Power BI, Jupyter, lab
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Сентябрь 2023 - Декабрь 2024
(1 год 4 месяца)
Продуктовая аналитика и анализ рисков
Роль
Аналитик данных/Продуктовый аналитик
Обязанности
Оценка и прогнозирование экономической эффективности новых фич и продуктов.
Сбор и анализ больших объемов данных (PostgreSQL, Python).
Работа с MS SQL, PostgreSQL, оконные функции, CTE, оптимизация запросов.
Построение и улучшение системы метрик эффективности продуктов.
Работа с ETL процессами, Hadoop, Hive.
Работа с Data Lake через Hadoop
Создание и поддержка дашбордов (Power BI, DAX).
Взаимодействие с продуктовой командой для интерпретации данных.
Опыт разработки и поддержки хранилищ данных: Внедрение реляционных баз данных, работа с PostgreSQL.
Достижения
Снижение доли мошенников по определенным каналам на 7-9%.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, SQL, Python, Power BI, Hadoop, DAX, ETL, CTE
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Декабрь 2023 - Апрель 2024
(5 месяцев)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм, Парт-тайм (8 ч/день)
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Московский физико-технический институт (Государственный университет)
Специальность
Управления и прикладной математики, Математика. Прикладная математика (бакалавр математики)
Завершение учебы
2020 г.
Высшее
Учебное заведение
Московский физико-технический институт (Государственный университет)
Специальность
Магистр, Факультет управление и прикладной математики, Математика. Прикладная математика
Завершение учебы
2022 г.
