Бизнес-аналитик в EdTech: прогноз повторной выручки, unit-экономика, удержание клиентов. Вывел в продакшен модель прогноза повторной выручки по 12 регионам (dbt, Python, MLflow, Airflow). До аналитики шесть лет работал в операционке образовательного бизнеса: руководил преподавательским блоком из 200+ преподавателей и принимал решения на своих расчётах, поэтому понимаю, откуда в данных берутся цифры. Инструменты: SQL (Redshift: джойны, оконные функции, агрегации), Google Sheets (сложные формулы), dbt, QuickSight. Python и Apps Script пишу вместе с AI-ассистентами, а логику, проверку и выводы делаю сам. Автор публикаций ВАК, Scopus и WoS.