Юлия М. Специалист по математическому моделированию, Senior
ID 22981
ЮМ
Юлия М.
Senior
Россия, Москва, UTC+3
4 792,2 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 12 октября 2026 г.
О специалисте
Специализация
Специалист по математическому моделированию
Грейд
Senior
Навыки
Отрасли
Главное о специалисте
Юлия — специалист по математическому моделированию уровня senior из Москвы.
Имеет опыт работы на проектах в области E-commerce & Retail и FinTech & Banking.
В рамках проекта «МАГНИТ» выполняла роль ведущего аналитика DWH, где занималась анализом бизнес-требований, проектированием решений, постановкой задач разработчикам, управлением метаданными и обеспечением сохранности данных при интеграции с новыми системами. Использовала Python для решения дата-аналитических задач, анализа данных и построения моделей предсказания.
На проекте UniCredit Bank работала системным аналитиком DWH. Занималась сбором функциональных требований, подготовкой проектной документации, разработкой технических заданий, участием в проектировании ETL-процессов и взаимодействием с командой. Работала с реляционными СУБД (PostgreSQL, MySQL) и уверенно пользовалась Excel.
Во время работы продуктовым аналитиком данных в «Т-Банк» занималась аналитикой продукта, привлечением клиентов, построением БД, написанием SQL запросов и созданием дашбордов в Tableau.
Проекты
(5 лет 6 месяцев)МАГНИТ
Роль
Ведущий аналитик DWH
Обязанности
Задачи:
- Выявление требований к данным, метаданным и их интеграции в тесном взаимодействии с бизнесом;
- Обоснование реализации требований и оценка сроков технических решений;
- Проектирование решений, постановка задач разработчикам, консультирование;
- Участие в тестировании и приёмке изменений в данных, потоках, метаданных;
- Управление метаданными (глоссарий, каталоги), мониторинг качества данных;
- Проектирование, стандартизация и внедрение процессов и технологий управления данными.
- Data Vault: анализ бизнес-требований и определение источников данных, постоянный мониторинг, рефакторинг.
- Аудит и рефакторинг архитектуры хранилища для улучшения стабильности и отказоустойчивости систем.
- Рефакторинг старых или неэффективных процедур для снижения нагрузки на инфраструктуру хранилища.
- Обеспечение сохранности данных при интеграции с новыми системами (источниками).
- Практическое знание Python, который использовался для решения дата-аналитических задач, анализа данных, визуализации и построения моделей предсказания. Написание скриптов, автоматизация процессов обработки данных и интеграция с аналитическими библиотеками.
Знание основных типов оптимизационных задач (LP, NLP и т. д.):
— изучение методологии оптимизации, включая задачи линейного программирования (LP), нелинейного программирования (NLP), целочисленного и комбинаторного программирования. Применялись эти подходы для моделирования бизнес-процессов, выявления узких мест в системах и оптимизации ресурсного распределения в рамках аналитических проектов.
— Использование библиотеки SciPy для решения стандартных оптимизационных задач, где требовалась быстрая настройка и отладка модели. Применение Pyomo для построения более сложных моделей, позволяющих интегрировать большое количество ограничений.
- Опыт работы с различными солверами (COBYLA, Ipopt и другие), понимание принципов их работы (сильные и слабые стороны).
- Линеаризации задач, постановка целевой функции и ограничений.
- Создание системы мониторинга для отслеживания корректности данных для своевременного выявления и устранения проблем.
- Создание подробной документации по структуре баз данных.
- Разработка архитектурных диаграмм, отображающих различное взаимодействие компонентов.
- Описание ключевых процессов обработки данных и алгоритмов, используемых для преобразования и анализа данных.
- Проведение ревью требований для разработки.
- Проведение ретро, дейли и встреч с заказчиками.
- Планирование и распределение задач внутри команды.
- Назначение приоритетов и дедлайнов разработки DWH решений.
Стек специалиста на проекте
Python, Планирование, SciPy, Cobra, DWH, Автоматизация процессов, Постановка задач на разработку, NLP, Vault, Мониторинг, Аудит, Рефакторинг, Проектирование, Разработка архитектуры ПО, Работа с интеграциями, Консультирование, методологии, Распределение задач, написание скриптов, Анализ, Внедрение ПО, Ревью, библиотеки, datax, ipopt, pyomo
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Июль 2024 - По настоящее время
(2 года 4 месяца)
UniCredit Bank
Роль
Системный аналитик DWH
Обязанности
- Сбор функциональных требований
- Сбор и формализация требований к реализации витрин данных и отчётности
- Подготовка проектной документации
- Разработка ФТ, технических заданий/проектов
- Участие в проектировании ETL-процессов
- Взаимодействие с командой: архитектором решений, разработчиками, тестировщиками, техническими писателями на протяжении всего проекта
- Участие в демонстрациях, тестировании, приёмке системы с клиентом и пользователями
Поддержка DWH на 3 линии:
- Разбор существующих витрин
- Анализ инцидентов
- Анализ систем и процессов банка
- Подготовка выгрузок для отчётности
- Подготовка предварительного анализа для реализации отчётности через DWH
- Работа с реляционными СУБД (PostgreSQL, MySQL)
- Уверенный пользователь Excel (функции, сводные таблицы и т.д.)
- Сбор данных через Google Analytics Universal, Яндекс Метрику, Google Tag Manager
- Парсинг данных
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, MySQL, Google Analytics, Google Tag Manager, Yandex, UniVerse, СУБД, DWH, Проектирование, Работа с требованиями: выявление, анализ, управление, Функциональные требования, Разработка, взаимодействие с командой, Сводные таблицы, сбор данных, Анализ, парсинг, MS Excel
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Начало работы
Сентябрь 2021 - Июнь 2024
(2 года 10 месяцев)
Т-Банк
Роль
Продуктовый аналитик данных
Обязанности
- Аналитика продукта (Метрики, денежные метрики, юнит экономика, пользовательские метрики, воронка и поиск точек роста, когорты и когортный анализ, cегменты, фреймворки)
- Аналитика привлечения
- Web аналитика (настройка сбора данных в Google Analytics Universal и Яндекс Метрика)
- Подсчет DAU, WAU, MAU в Amplitude
- Построение БД для продукта POS-кредитования (концептуальная модель, логическая модель)
- Написание SQL запросов
- Формулировка гипотез для A/B теста и выбор целевых/не целевых метрик
- Создание дашборда в Tableau
- Анализ AB-тестов в Python (numpy, pandas, matplotlib)
Стек специалиста на проекте
Python, Google Analytics, UniVerse, Pandas, Базы данных, Numpy, Matplotlib, Аналитика, Tableau, Web, Amplitude, A/B testing, Яндекс.Метрика, Framework, SQL-запросы, MAU, DAU, WAU, Анализ, Построение дашбордов
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Начало работы
Ноябрь 2020 - Февраль 2021
(4 месяца)
Формат работы
Объем участия в проекте
Высокая нагрузка
Формат взаимодействия
Удаленный
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва
Специальность
Компьютерные науки, Data Science
Завершение учебы
2023 г.
Высшее
Учебное заведение
Санкт-Петербургский государственный университет гражданской авиации, Санкт-Петербург
Специальность
Факультет летной эксплуатации, Аэронавигационное обслуживание и использование воздушного пространства
Завершение учебы
2021 г.
