МХ
Марина Х.
Мужчина
Сербия, Белград, UTC+1
Ставка
3 596,53 Р/час
вкл. НДС 5% (133.33 Р)
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
Middle+
Навыки
A/B testing
Apache Spark
AWS
Excel
Git
GitHub
Google Cloud Platform
Java
JupyterNoteBook
Lambda
Linux
Machine learning
MongoDB
MS Windows
MySQL
NLP
Numpy
Pandas
PostgreSQL
Power BI
Power Query
R
Redshift
S3
Scikit-learn
SciPy
SQL
Tableau
VBA
Базы данных
Кластеризация
операционные системы
Регрессионный анализ
системы контроля версий
Отрасли
E-commerce & Retail
FinTech & Banking
Logistics & Transport
Marketing, Advertising & Design
Urban technology
Главное о специалисте
Опытный data аналитик с навыками работы в области E-commerce, Retail, Urban technology, FinTech, Banking, Marketing, Advertising & Design, Logistics & Transport. Имеет опыт работы на проектах по разработке аналитических платформ для бизнеса, систем рекомендаций на основе машинного обучения, оптимизации ETL-процессов в DWH и других. В рамках проектов выполнял задачи по анализу бизнес-показателей с использованием SQL и Python, разработке моделей прогнозирования, построению дашбордов в Power BI и Tableau, внедрению автоматизированных систем A/B тестирования и мониторинга качества данных. Достижения: - оптимизация SQL-запросов и снижение времени обработки данных; - разработка системы рекомендаций, которая увеличила конверсию на 15%; - внедрение feature engineering, что улучшило точность модели на 12%; - сокращение времени генерации отчётов на 60%; - уменьшение логистических затрат на 18%.
Проекты   (3 года 1 месяц)
Аналитическая платформа для бизнеса. Состав команды: 3 Data Analyst, 2 Data Engineer, 1 BI-специалист, 2 PM.
Роль
Data Analyst
Обязанности
Задачи на проекте: • разработка ETL-процессов для обработки данных; • анализ бизнес-показателей с использованием SQL и Python; • визуализация данных с помощью Tableau и Power BI; • построение прогнозных моделей.
Достижения
Результаты работы: • оптимизировала SQL-запросы, сократив время обработки данных на 40%; • разработала дашборды в Power BI, что позволило руководству оперативно отслеживать ключевые показатели; • внедрила автоматизированную систему A/B тестирования.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, SQL, Python, Power BI, AWS, Lambda, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Tableau, S3
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Декабрь 2024 - Февраль 2025  (3 месяца)
Система рекомендаций на основе машинного обучения. Состав команды: 2 Data Scientist, 3 ML Engineer, 1 Data Engineer, 2 PM.
Роль
Data Analyst
Обязанности
Задачи на проекте: • разработка модели рекомендаций с использованием Python (Scikit-learn, TensorFlow); • обучение и оптимизация моделей машинного обучения; • анализ пользовательского поведения и сегментация клиентов.
Достижения
Результаты работы: • разработала систему рекомендаций, которая увеличила конверсию на 15%; • внедрила feature engineering, что улучшило точность 00модели на 12%.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, SQL, Python, Power BI, AWS, Tensorflow, Redshift, Pandas, Scikit-learn, Apache Spark, S3
Отрасль проекта
Urban technology
Период работы
Октябрь 2024 - Декабрь 2024  (3 месяца)
Автоматизированная отчетность для финансового отдела. Состав команды: 3 Data Analyst, 1 BI-разработчик, 1 Data Engineer, 1 Финансовый директор.
Роль
Data Analyst
Обязанности
Задачи на проекте: • разработка автоматизированных отчетов в Power BI; • оптимизация SQL-запросов и построение хранилища данных; • анализ финансовых показателей и построение прогнозов.
Достижения
Результаты работы: • уменьшила время генерации отчетов на 60%; • оптимизировала структуру базы данных, что ускорило работу отчетности.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, MySQL, SQL, Python, Power BI, VBA, Pandas, Numpy, Power Query, Excel
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Май 2024 - Сентябрь 2024  (5 месяцев)
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
Кембриджская международная школа
Специальность
Компьютерные науки, Бизнес, социология.
Завершение учебы
2024 г.

Похожие специалисты

AgroTech • E-commerce & Retail • Logistics & Transport
АП
Антон П.
Минск
Data аналитик
Senior
4 415,58 Р/час
glue
AWS
Redshift
Numpy
adyen
Git
Power BI
Pandas
Bitbucket
MongoDB
+38

Аналитик данных с опытом работы более 5 лет. Люблю аналитическую работу, умею эффективно интерпретировать, анализировать и прогнозировать данные с помощью современных инструментов. Проактивный командный игрок с отличными навыками коммуникации, способен быстро осваивать новые технологии и методологии. Ставлю требования бизнеса на первое место. Независимо от того, работаю я самостоятельно или в составе команды, моя цель - достигать результатов, которые превосходят ожидания и способствуют успеху бизнеса. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Hadoop, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow. Облачные технологии AWS(Redshift, EC2, Lambda, Glue, S3, RDS, DynamoDB, EMR, Athena, etc.). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Greenplum, MongoDB, Redis. Машинное обучение и Data Science Pandas, NumPy, Scikit-learn. BI и визуализация данных Power BI, Seaborn, Matplotlib. Моделирование данных Размерное моделирование (схема «звезда», схема «снежинка»), моделирование сущностей-связей, нормализация / денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Bitbucket, GitHub. Достижения Улучшение предсказания спроса Разработал модель прогнозирования спроса на автомобили в разных районах города, что позволило оптимизировать распределение автомобилей и снизить время ожидания клиентов на 15%. Успешное проведение A/B тестирования Разработал и провел серию А/Б тестов, что позволило оптимизировать пользовательский интерфейс и улучшить конверсию на 7%, принеся дополнительный доход в размере $30,000 в месяц. Анализ эффективности каналов продвижения Провел анализ данных о рекламных каналах и их влиянии на продажи, что позволило оптимизировать бюджет маркетинга и увеличить эффективность кампаний на 15%.

Подробнее
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 • FinTech & Banking • Logistics & Transport • Marketing, Advertising & Design • Urban technology
МХ
Марина Х.
Белград
Data аналитик
Middle+
3 596,53 Р/час
операционные системы
AWS
MS Windows
VBA
Кластеризация
Базы данных
Redshift
Numpy
Google Cloud Platform
Java
+34

Опытный data аналитик с навыками работы в области E-commerce, Retail, Urban technology, FinTech, Banking, Marketing, Advertising & Design, Logistics & Transport. Имеет опыт работы на проектах по разработке аналитических платформ для бизнеса, систем рекомендаций на основе машинного обучения, оптимизации ETL-процессов в DWH и других. В рамках проектов выполнял задачи по анализу бизнес-показателей с использованием SQL и Python, разработке моделей прогнозирования, построению дашбордов в Power BI и Tableau, внедрению автоматизированных систем A/B тестирования и мониторинга качества данных. Достижения: - оптимизация SQL-запросов и снижение времени обработки данных; - разработка системы рекомендаций, которая увеличила конверсию на 15%; - внедрение feature engineering, что улучшило точность модели на 12%; - сокращение времени генерации отчётов на 60%; - уменьшение логистических затрат на 18%.

Подробнее