Product Analyst

На данный момент Data Analyst.

Мои компетенции и опыт

Аналитик с глубоким пониманием продуктовых метрик и пользовательского поведения. Опыт работы в финтехе и e-commerce, где разрабатывал аналитические отчеты и прогнозы для оптимизации продуктовых решений. Владею SQL, Python, A/B тестированием и статистическими методами для принятия обоснованных продуктовых решений. Оптимизировал процессы сбора и анализа данных, создавал интерактивные дашборды в Power BI для визуализации ключевых метрик. Стремлюсь применять навыки для улучшения продуктов, повышения эффективности и роста бизнеса.

Опыт работы: 3 года 3 месяца

Data Analyst

Ozon Tech Январь 2024 — по настоящее время (9 месяцев)

• Рассчитывал и улучшал расчет метрик оценки продаж: ADS, promo uplifts
• Дизайнил, проводил и оценивал результаты A/B тестов с использованием статистических методов, после которых принимались решения о выводе новых логик расчета метрик и прогноза в прод
• Улучшил точность прогнозирования продаж на промо ивенты: Уменьшил MAE на 44% (с 450 до 250), WMAPE — на 23 п.п. (с 79% до 56%), увеличил долю попадания в таргет на 15 п.п. (с 36% до 51%)
• Разработал и внедрил систему оценки прогноза, повысив качество данных и улучшив процесс принятия решений;
• Оптимизировал расчет промо коэффициентов, обеспечив их достоверность и автоматизацию
• Визуализировал необходимую информацию для анализа прогноза, улучшив возможность выявления проблем и сократив потребление временных ресурсов на анализ данных

Data Analyst

Raiffeisenbank Август 2023 — Декабрь нужен доступ к резюме  месяцев)

• Оптимизировал DAG с 5 скриптами, сократив время расчета на 40 минут (в 2 раза)
• Full-Stack разработка аналитического продукта: от сбора требований с заказчика, поиска и разработки витрин, до конечной визуализации и внесения корректировок
• Повысил эффективность бизнес процессов линейных сотрудников, сократив общие трудозатраты в среднем на 6%

Marketing Analyst

Already Media Март 2023 — Август нужен доступ к резюме  месяцев)

• Автоматизировал процессы выгрузки написанием скриптов на Python, тем самым сократил время ежемесячного сбора данных почти в 3 раза
• Построил 4 дашборда для каждого BU (3) в DataLens, где менеджеры могли отслеживать состояние метрик в частотой обновления 1 раз в день, раньше все делалось вручную и с частотой обновления 1 раз в месяц
• Проводил анализ маркетинговых активностей на основе метрик (CR на всех этапах воронки, ARPU, ARPPU, CPA, CAC и тд)

Специалист по Data Science (учебный опыт)

- Анализ данных
Использовано: pandas, scipy, numpy, matplotlib, plotly, статистический тест
1. Прогнозирование потенциально популярного продукта для планирования рекламной кампании интернет-магазина
2. Выявление особенностей и закономерностей на рынке недвижимости

Предобработка и анализ данных, выявление закономерностей, проверка гипотез, составление рекомендаций.

- Машинное обучение
Использовано: случайный лес, решающее дерево, логистическая/линейная регрессия, градиентный бустинг (scikit learn, catboost, lgbm, xgboost)
1. Предсказание коэффициента восстановления золота из золотосодержащей руды для оптимизации производства
2. Построение модели для определения региона добычи нефти с наибольшей прибылью и оптимальными рисками

Подготовка и предобработка данных для моделей, обучение категориальных и регрессионных моделей с проведением кросс-валидации данных, подбором гиперпараметров и оценкой моделей по основным метрикам c использованием различных техник.
 

Инженер 

АО "НИИГрафит" Август 2020 — Октябрь нужен доступ к резюме год 3 месяца)

• Планировал, проводил и анализировал результаты экспериментов с использованием статистических методов

Академические достижения:

Участие в международных профильных конференциях:

• Тема: «Методика выбора схем армирования полимерных композиционных материалов для реализации ауксетических свойств», Нальчик, 2021 г.
• Тема: «Технологии изготовления ауксетичных материалов», Москва, 2020 г.

Публикации:

• Лапин Р.В., Рогожина Е.А., Нелюб В.А. Методика выбора схем армирования полимерных композиционных материалов для реализации ауксетических свойств, 2021