Сергей З. Data аналитик, Senior

Опытный data analyst с 4+ годами работы в аналитике данных, бизнес-интеллекте и автоматизации отчетности. Эксперт в извлечении ценных инсайтов из больших объемов информации, построении дашбордов и внедрении data-driven решений для достижения бизнес-целей. Глубокие знания SQL, Python, Power BI, Apache Superset, опыт работы с машинным обучением и A/B тестированием.

T-SQL: запросы, транзакции, аналитический SQL(CUBE, ROLLUP), представления, функции, хранимые процедуры, курсор, общее табличные выражения, рекурсия, индексы, секционирование, Jobs, Linked Servers. Способность быстро разбираться в чужом коде,создавать адекватный документированный T-SQL код. Есть опыт работы с большим объёмом данных( чуть более 1 миллиарда записей). Есть опыт работы в команде и использования средств коллективной работы (Microsoft Visual SourceSafe) XML: XPath Reporting Services(SSRS): простые отчеты, отчеты с параметрами, связанные отчеты, настройка автоматической рассылки отчетов, настройка безопасности. Integration Services(SSIS): Data Flow Task, Execute SQL Task, File System Task, Script Task. Analytics services(SSAS): разработка кубов, MDX. Microsoft Visual Studio 2005/2008/2012: Создание Report Server Project, Integration Services Project, Analysis Services Project. Знания и навыки по парсингу метаданных 1С для дальнейшего построения хранилища и моделей данных Apache Airflow: настройка ETL между msSql и GreenPlum Apache Superse: настройка источников, чартов, дашбордов и безопасности. Есть опыт написания кода на: с, javascript, 1C, PowerShell Microsoft Excel 2007/2010/2013: фильтры, сводные таблицы, впр, макросы(vba) Microsoft Visio 2010 Знание методологии описания бизнес-процессов IDEF0 PowerBI: DAX QlikView 11: QVD-файлы, проектировка и создание модели данных приложения, скрипты загрузки, синтетические ключи, Set-анализ, функции, лицензирование, разграничение прав. SAS RTDM: Создание кампаний(диаграмм), определение синхронного/ псевдо - синхронного режима вызова диаграмм. SAS base: Шаг Date, Шаг Proc, операторы, Libraries, program data vector (PDV), создание переменных/ подмножеств наблюдений, объединение/ слияние наборов данных, форматы/ ярлыки, внешний вывод, FREQ, MEANS, TABULATE. SAS Data Integration Studio: использование инструмента для написания Jobs. Знание принципов методологии ITIL

Data/Data Science аналитик с 8-летним коммерческим опытом, работающий в командах от 2 до 40 человек как удаленно, так и на месте. Имею опыт руководства командой от 2 лет. Участвовал в полном цикле разработки: от сбора требований владельца продукта до создания полностью автоматизированного процесс выпуска с высоким покрытием тестирования, подробной аналитикой и CI/CD. В дополнение к базовым знаниям реализовано несколько функций, связанных с разработкой на Python, JavaScript, Java, PHP, машинное обучение и искусственный интеллект. Увлечен развитием функций БД и бэкенда в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

• Изучение закономерностей, определяющих успешность игр: предобработка и исследовательский анализ данных, описательная статистика и проверка статистических гипотез. • Оптимизация маркетинговых затрат в Яндекс.Афише: когортный анализ, юнит-экономика и метрики (LTV, CAC, Retention rate, DAU, WAU, MAU, ROMI). • Создание дашборда с метриками взаимодействия пользователей с карточками статей Яндекс.Дзена: скрипт пайплайна, выгрузка данных, дашборд в Tableau.

Data-инженер с опытом работы в проектах для отраслей FinTech & Banking, HRTech, E-commerce & Retail и Manufacturing. На проекте «Омниканальность» занимался проектированием и реализацией интеграционных потоков, работал с Oracle 19c, Kafka, Informatica PWC, Airflow, Spark, GreenPlum, PostgreSQL, Python, Hive и ClickHouse. В рамках проекта по построению аналитического хранилища по схеме DataVault создавал, поддерживал и обслуживал веб-сервер на YandexCloud и проектировал базу данных на PostgreSQL. Для проекта «Построение аналитических панелей» готовил витрины данных и формировал аналитическую отчётность. Во время проекта для Mosgiprotransmos проектировал и поддерживал базу данных (PostgreSQL) и интеграционный поток (Python+Airflow), работал с Yandex Cloud, SQL, Python, Clickhouse, Object Storage, Yandex Functions и bash.

Руслан — опытный JavaScript-разработчик уровня Middle+. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с JavaScript, TypeScript, React, Redux и другими инструментами. Руслан имеет опыт разработки веб-приложений и сервисов, а также опыт работы с такими технологиями, как Knex.js, Strapi, MobX, LESS, Sass, ESLint, Storybook, Docker, GitLab CI/CD, GraphQL, WebSockets, Vite, Webpack, cps, MindMap, 1С, CMS. Руслан работал над проектами в EdTech, FoodTech и E-commerce & Retail. Он участвовал в разработке платформы для Lomonosov School, где занимался проектированием и разработкой клиентской части LMS на React, реализацией многостраничного веб-сайта на NextJS, разработкой панели администратора для отдела продаж, продукта и менеджеров. Также Руслан разрабатывал рекламную геймификацию для маркетинговой кампании. На проекте для Pizza Hut и Pizzan Руслан занимался разработкой новой программы лояльности, корзины и личного кабинета, улучшением существующих страниц и функционала, интеграцией с Admitad и CityAds. В рамках проекта по разработке сервиса совместных покупок и использования на платформе встраиваемых сервисов ВКонтакте Руслан занимался разработкой и проектированием клиентской части веб-приложения, интеграцией со сторонними API.

Data Engineer с более чем 3 годами опыта в автоматизации ETL-процессов и проектировании аналитических хранилищ данных (DWH). Специализируется на построении витрин данных (raw, ODS, data marts) с использованием Apache Airflow, Python, SQL и GreenPlum. Оптимизировал SQL-запросы, внедрил проверку качества данных (Great Expectations) и разработал архитектуру для BI-дашбордов (Power BI, Apache Superset). Имеет опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark) и интеграции данных между PostgreSQL, GreenPlum и BI-решениями. Обладает навыками настройки DAG’ов Airflow, контейнеризации (Docker) и анализа данных с использованием Pandas, NumPy и Scikit-learn. Коммуникабелен, ориентирован на улучшение процессов и командное взаимодействие.

Венера — опытный системный аналитик с навыками работы в различных отраслях, включая облачные сервисы и финансовые технологии. Она обладает глубоким пониманием процессов разработки и интеграции систем, а также имеет опыт работы с такими инструментами, как Jira, Salesforce, Tableau и Postman. Венера успешно работала на проектах в роли бизнес-аналитика, ведущего аналитика и консультанта-аналитика CRM-систем. Её опыт включает сбор требований заказчика, постановку задач команде, анализ и согласование требований, внедрение доработок в системе Murex, тестирование, написание ТЗ и пользовательских инструкций. За последний год Венера участвовала в трёх проектах, где проявила себя как специалист, способный эффективно взаимодействовать с заказчиками и командой разработчиков.

Общий опыт работы: 3,5 года. 2 года опыта работы frontend разработчиком. 1.5 года опыта fullstack разработчиком. Опыт работы с: JavaScript, TypeScript, NodeJs, ReactJs, VueJs, NextJs, Sass, Tailwind, mobx, redux toolkit, mongoose, express.

Опыт работы в системном и бизнес-анализе более 8-ми лет Опыт сбора бизнес-требований с заказчиков и пользователей, выявления и анализа ключевых потребностей и целей Навыки в управлении данными и оптимизации процессов Понимание принципов реляционных и нереляционных СУБД, умение составлять запросы к ним Опыт проектирования моделей данных