Февраль 2024 - настоящее время
Аналитик-разработчик (Data Science)
Samokat Tech (Доставка еды)
Обязанности, достижения:
— Улучшил фильтрацию данных в дашбордах в python streamlit. Тем самым повысил качество дашбордов, а также улучшил функционал дашбордов. Добавил много новых фильтров и функционала. Имею большой опыт в понимании и развитии огромных дашбордов с огромным количеством информации.
— Имею опыт работы с быстрым фреймворком как polars. Много кода переписал с pandas на polars. Polars быстрее pandas в 50 раз.
— Настраивал ETL-процессы для правильного сбора данных для дашбордов и не только. Соединял данные с S3, MSSQL, Greenplum. Настроил время сбора данных с помощью Airflow. Понимаю и умею как правильно и быстро настраивать ETL-процессы.
— Часто делал подробную аналитику с проблемами в системах автозаказа товаров из наших магазинов (или складов). Проблем с перепрогнозами, ошибками, неправильной выстроенной ETL-процесса или неправильного работами некоторых наших сервисов. Имею высокий уровень понимания как делать сложную аналитику в условиях неопределенности.
— Сотрудничал с различными командами Data Science (и не только) чтобы найти ошибки в системах прогнозирования, а также лучше ознакомиться со всей структурой компании в нашем департаменте. Могу найти решение в непонимании почему произошла ошибка.
— Имею базово настраивать CI/CD (автолинтеры, git/gitlab).
Стек технологий:
— Jira/Confuence, Git/GitLab,
— SQL (PostgreSQL, MSSQL, Greenplum, SQLite)
— Python (Streamlit, Polars, Pandas, Numpy, Plotly)
— Streamlit, Power BI, Redash
— Классическое машинное обучение
Февраль 2022 - Февраль 2024
2 года, 1 месяц
Аналитик данных
СБЕР
Обязанности, достижения:
Достижения:
— Увеличил конверсию CTR смс с предложением кредита на 3 П.П. В А/Б тесте сравнили 3 варианта текста предложения клиенту и выбрали оптимальный.
— Выбрали эффективный баннер в мобильном приложении с предложением кредита. Провели А/Б тестирование и сравнили 2 варианта.
— Сотрудничал с различными продуктовыми командами, чтобы поддерживать информацию в актуальном состоянии в соответствии со стратегией и направлением компании.
— Автоматизировал процесс создания финансовых отчётов. Это уменьшило время затрачиваемое на подготовку отчётов, на 40% и улучшило точность данных.
— Разработал дашборды с использованием Power BI, отслеживающий ключевые показатели эффективности финансовых процессов.
— Разработал вместе с командой разработки дашборды в Grafana для визуализации метрик продаж по офисам в реальном времени. В проекте использовалась контейнеризация на Docker через Linux. Автоматизация процессов загрузки и обновления данных осуществлялась через Airflow. Обработка и фильтрация данных выполнялась с помощью Spark.
Стек технологий:
— A/B тестирование
— SQL (PostgreSQL, SQLite)
— Python (Pandas, Numpy, matplotlib)
— Power BI, Redash (Визуализация с фильтрами)