Варвара, добрый день! В рамках Карьерной прожарки направляю рекомендации по вашему резюме. Ниже - оценка, зоны развития и конкретные шаги для усиления документа.

Сильные стороны текущего резюме

• Четко обозначена целевая роль и спектр специализаций, что упрощает навигацию для рекрутера.
• Стабильный опыт в банковском секторе и финтехе - это сильный контекст для аналитических позиций.
• Присутствуют релевантные технические навыки: SQL, XML, JSON, работа с требованиями, Confluence.
• Указана готовность к разным форматам работы и понятные ожидания по графику.

Зоны развития и рекомендации

1. Заголовок и позиционирование

• Текущая формулировка "Аналитик данных (junior)" при 8+ годах опыта может вызвать вопросы у рекрутера.
• Рекомендация: указать "Аналитик данных / Бизнес-аналитик (переход из разработки)" - это честно отражает траекторию и подчеркивает трансферные навыки.

2. Блок "Обо мне"

• Сейчас преобладают общие личные качества. Для аналитической роли важнее профессиональный фокус.
• Рекомендация: сократить до 4-5 строк, сделать акцент на опыте работы с данными, требованиями и кросс-функциональным взаимодействием.

3. Опыт работы

• Описания сфокусированы на процессах, а не на результатах.
• Рекомендация: переформулировать по структуре STAR (Ситуация - Задача - Действие - Результат), добавить метрики там, где это возможно.

Пример мягкой переработки одного пункта: Было: "Разработка и поддержка актуальной кредитно-обеспечительной документации посредством языка java и инструментом для генерации шаблонов отчетов JasperStudio." Стало: "Автоматизировала формирование кредитно-обеспечительной документации: анализировала требования бизнеса, настраивала шаблоны в JasperStudio, сократила время подготовки отчетов для команды. Работала в связке с аналитиками и заказчиками, документировала изменения в Confluence."

4. Навыки

• Текущий набор хорош для старта, но для конкурентоспособности на рынке аналитики данных стоит расширить стек.
• Рекомендация: добавить категории и конкретизировать уровень владения:
  • Работа с данными: SQL (CTE, JOIN, оконные функции - базово), основы статистики, валидация данных
  • Инструменты: Python (pandas - в процессе изучения), Power BI / Apache Superset (ознакомительно), Excel (сводные таблицы, формулы)
  • Методологии: сбор и формализация требований, ФТ/БТ, Agile/Scrum, тестирование данных

5. Английский язык

• Уровень A1 лучше указать как "в процессе изучения" или опустить, если вакансия не требует. Это снизит риск преждевременного отсева в ATS.

Готовый вариант блока "Обо мне" (для вставки) Аналитик данных с опытом разработки в банковском секторе. Специализируюсь на сборе и формализации требований, работе с структурированными данными, визуализации метрик и автоматизации отчетности. Владею SQL, XML/JSON, инструментами документирования (Confluence, Jira). Имею опыт чтения логов, анализа функциональных требований, взаимодействия с командами разработки и бизнес-заказчиками. Изучаю Python для анализа данных и BI-инструменты. Нацелена на развитие в аналитике, готова к тестовым заданиям и обучению в процессе работы.

ATS-ключевые слова для интеграции Аналитик данных, бизнес-аналитик, SQL, сбор требований, ФТ/БТ, визуализация данных, метрики, KPI, ETL, витрины данных, Confluence, Jira, Agile, Scrum, валидация данных, документирование, PostgreSQL, Excel, Power BI, Python, pandas, статистика, тестирование данных, data pipeline, product analytics.

Вакансии на российском рынке, соответствующие профилю

• Аналитик данных / BI-аналитик в финтех: Сбер, Т-Банк, Альфа-Банк, Совкомбанк, Открытие
• Бизнес-аналитик в системных интеграторах: Ланит, КРОК, Ростелеком, СКБ Контур
• Продуктовый аналитик в IT-продуктах: Яндекс, Авито, Ozon, VK, Ситимобил
• Системный аналитик в банках и страховых: ВТБ, Газпромбанк, Ингосстрах, РЕСО
• Аналитик отчетности в ритейле и логистике: X5 Group, М.Видео, СДЭК, Деловые Линии

Желаю удачи в поисках работы!