Рафаэль С. Data аналитик, Middle+

Опыт работы: 11+ лет

Быстро разбираюсь, знаю такие программы как: python, r, tableau, unity, java, c++, powerbi Мой пример кода на kaggle: https://www.kaggle.com/george123321/try-watch-household-as-representative

О себе: Постоянно учусь и стремлюсь к знаниям. Высокий уровень самоорганизации и любовь к делу помогают каждый день узнавать что-то новое. Воспринимаю сложные задачи и трудности как очередную ступень на пути вверх. Стек компетенций: • Python (Matplotlib, Numpy, Pandas, Google.colab, Tensorflow, Keras, Torch и др.); • SQL/NoSQL (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, SQLite); • BI платформы (Tableau, Qlik Sense, Power BI); • Сбор данных (Scrapy, Selenium, BeautifulSoup, Xpath); • Методы аналитики маркетинговойактивности, системы web-аналитики; • GIt; • Bash Первую программу для управления заказами и складом для компании занимающийся доставкой воды и кулеров, написал в 2005 году. Работает до сих пор. Писал роботов для биржевой торговли на mql4. Заинтересовался ИИ и пошел учиться в Университет ИИ. Хобби - искусство, графический дизайн, фотография.

Свободно владею английским; ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Разработка базы данных Логический и физический дизайн базы данных; Мониторинг производительности БД, Root Cause Analysis; Программирование на PL / SQL, T-SQL, хранимые процедуры, функции; Программирование ETL-процессов с использованием PL / SQL; Data Science: Исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, SciPy; Визуализация данных с использованием Matplotlib, seaborn; Разработка веб-приложений с использованием Flask and Docker; Обучение и тестирование моделей машинного обучения с использованием opencv, scikit-learn, keras, tensorflow, Jupyter Notebook; Data Mining: Предобработка данных: выбросы и пропуски в данных; Построение и оценка регрессионных моделей с применением Логистической регрессии и Дерева принятия решений для задачи банковского скоринга; Text Mining с применением Метода опорных векторов и Наивного Баессовоского классификатора для задачи SMS спам фильтра; Анализ потребительской корзины (Аффинитивный анализ) наа базе сети продовольственных товаров с применением алгоритма Априори на языке R; Разработка интерактивных дашбордов с использованием Tableau, Grafana и Excel Power Query. Дополнительные навыки: Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.

На данный момент работает на одном ключевом проекте направления ML аналитиком. В коллективе коммуникабелен. Способен на принятие обдуманных самостоятельных решений. Ответственен за принятые решения и выполненные действия. Оправдывает доверие.

Достижения: - 16+ опыт работы в сфере управления аналитическим функционалом и процессами планирования и формирования корпоративной отчетности в ритейле. - Более 5 самостоятельных завершенных проектов по разработке и внедрению системы аналитической и управленческой отчетности с "нуля" (на базе технологии OLAP, с построением корпоративного хранилища данных). - Отличное знание бизнес-процессов торговой компании. - Опыт проектного и регулярного управления (постановка задач, мотивация, контроль и подведение итогов, соблюдение сроков и бюджетов). - Опыт реализации проектов по построению систем BI (Power BI), управленческого учета и отчетности с "нуля". - Опыт руководства функцией стратегического, бюджетного и бизнес-планирования компании (товарно-финансовое). - Опыт руководства подразделением корпоративной бизнес-аналитики. - Опыт построения прогнозных моделей. - Опыт работы с большими объемами данных. - Опыт ценообразования и управления ассортиментом. - Опыт разработки регламентов (методик, процедур, бизнес-процессов (ERWin, ARIS, Visio) и т.п.)

Backend-разработчик с опытом коммерческой разработки более двух лет. Успешно и легко реализует задачи любого уровня сложности. Всегда в поиске новых возможностей и знаний. Эффективно работает как в команде, так и самостоятельно.

Умение разбираться в технической документации, опыт работы в распределенной команде, декомпозиция задач