Всем добрый день!

Аналитик данных с опытом более 5 лет и высшим техническим образованием. Специализируюсь на анализе операционных метрик и KPI, поиске аномалий и автоматизации отчетности.

Соединяю инженерный бэкграунд со способностью переводить требования бизнеса на язык данных. Основная экспертиза — промышленность и B2C/B2B-сервис, также работал в крупнейших в РФ ритейле и банке. Рассматриваю фултайм в Москве, преимущественно в гибридном формате.

Ключевые результаты: • Оптимизация процессов в промышленности: рассчитал экономический эффект от сокращения времени таможенного оформления ж/д составов с экспортными грузами. Доказал бизнесу фактическую экономию свыше 7 млн рублей в год за счет ускорения оборачиваемости вагонов, подготовив расчет окупаемости проекта и обоснование экономистам. • Оценка эффективности пилотов: Организовал пилотное внедрение оборудования безопасности - системы Антисон/ADAS на 5 транспортных средствах, где прямая финансовая метрика была неприменима. Собрал косвенные метрики инцидентов, провел статистическую проверку значимости результатов и защитил их перед комитетом ЛПР, инициировав масштабирование на парк из 120+ ТС. • Автоматизация обработки данных сервисной сети B2C/B2B-электроники: Заменил разрозненный учет в MS Access на централизованное DWH и BI-дашборды. Для департамента из 70+ человек выстроил ETL-конвейер SQL + Python + BI SuperSet Результат: сокращение среднего срока ремонта на 1 сутки, ускорение формирования регулярной отчетности на 30%, повышение уровня удовлетворённости клиентов ремонтами NPS.

Технические навыки: • BI и визуализация: Apache Superset, Power BI (DAX, сложные модели данных) - уровень разработчика. Также работал, как пользователь, с QlikSence, Tableau, Навигатор • Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse. Работал со схемой ~50 таблиц (от справочников до архива логов). Самая крупная таблица — транзакционные данные объемом ~2.3 млн строк (около 2 ГБ сырых данных) и 14 столбцами; активно использовал оконные функции и CTE, DDL и DML - операции. • Python: pandas, numpy для обработки данных, sqlalchemy, psycopg 2/3 для работы с SQL • Макросы VBA в Excel: интеграция с SQL (загрузка выгрузок на лист, отправка отредактированных данных обратно в базу), сводные и расчёты, форматирование, создание PDF. • Дополнительно: ML - scikit-learn, Airflow - изучаю по своей инициативе

Также креплю ссылку на резюме на Google Disk для тех, у кого не открывается. Актуально на 10.08.26: https://drive.google.com/file/d/1tHWF6hIABP2KrTag-NrAT8R--xfvHU8A/view?usp\=drivesdk

Пишите! За репост/рекомендации отдельное спасибо!