• Написал на Python (Jupyter Notebook) скрипт для выгрузки данных телематики по API (пробег автомобилей), что позволило автоматически обновлять базу данных для расчётов износа. • Объединил разрозненные данные по трём страховым компаниям в единый мастер-дату (справочник), на его основе построил BI-отчётность по доходам, расходам и их источникам. • Разработал ML-модель для прогнозирования цен на подержанные автомобили, повысив точность оценки остаточной стоимости. • С помощью SQL и Jupyter Notebook автоматизировал регулярную отчётность и ETL-скрипты, полностью исключив ручную подготовку данных и сократив время выполнения задач с 2 часов до 10 минут.