Специалисты

Описание

Технические навыки
Стек технологий и инструменты системного анализа:
DBeaver, Use Case, User Story, Confluence, Draw.io, BPMN.io, API, RESTful, UML, Jira, BPMN, Lucidcart.io, PostgreSQL, SQL (оконные функции), Postman, Swagger, ER-диаграммы, PlantUML

Стек технологий и инструменты анализа данных:
Python, SQL, PostgreSQL, метрики и бизнес-показатели (LTV, CAC и ROI), RFM - анализ, построение дашбордов в Tableau, DataLens, А/В-тесты (проверка гипотез). Базовые знания Machine Learning, библиотеки Python pandas, seaborn, matplotlib, numpy, sklearn, scipy, plotly, folium, json, geopy.geocoders, fackers

Стек технологий и инструменты маркетингового анализа:
Яндекс Директ, Google Ads, VK реклама, Ads Manager, Яндекс Метрики, Google Analytics, Excel, AmoCRM, Bitrix24, eLama, Roistat, Коллтрекинг CALLIBRI, Comagic.


Образование:
ВУЗ: Тульский государственный университет (ТулГУ)
Факультет «Механики и систем управления»
Специальность «Системы управления летательными аппаратами» (САУ)

Опыт
Проект

Разработка платформы для регистрации заявок и CRM системы для учета и контроля пути заявки по доставке спортивного инвентаря по миру.

Описание

Роль: Системный/ Бизнес аналитик Основные обязанности и достижения: Собирал, анализировал и детализировал требований для разработки Моделировал процессы на базе нотации BPMN (сервис BPMN.io) Прототипировал макеты (схематично), передача их дизайнеру, описание взаимодействия экранов, после получения макетов – описывал элементы макетов Моделировал БД (ERD-диаграммы- lucidcart.io) - выделял основные сущности, атрибуты этих сущностей, типы данных, связи, в основном моделировал на физическом уровне, описание таблиц и полей БД (база PostgreSQL, типы, значение, связь с другими таблицами) Описывал User story и Use cases Формировал ролевые модели по CRUD - выделял основные функции, роли Проектировал REST API (GET, POST, PUT) - также выделял основные функции системы, консультирование разработчиков, тестировщика, разделение и постановка задач на фронт и бэк, описывал обработку ошибок. Описывал интеграцию с платежным шлюзом с использованием UML диаграммы последовательности (сервис draw.io)

Технологии

Jira, Confluence lucidcart.io, BPMN.io, UML, Swagger, Draw.io, PostgreSQL, DBeaver, User story, Use cases, REST API, Postman

Длительность

май 2023 – июнь 2024 месяца

Проект

Интеграция открытой API Озон (Statistics API) и ERP-системы заказчика, проектирование модуля «Дашборд».

Описание

Роль: Системный аналитик Основные обязанности и достижения: Участвовал в сборе, анализе и детализации требований для разработки Моделировал процессы на базе нотации BPMN (сервис) Моделировал БД (ERD-диаграммы) - выделял основные сущности, атрибуты этих сущностей, типы данных, связи, в основном моделировал на физическом уровне, описание таблиц и полей БД Описывал User story и Use cases Проектировал REST API - выделял основные функции системы, описывал обработку ошибок. Описывал интеграцию с API Озон (Statistics API) с использованием UML диаграммы последовательности (сервис draw.io)

Технологии

Jira, Confluence lucidcart.io, BPMN.io, UML, Swagger, Draw.io, PostgreSQL, DBeaver, User story, Use cases, REST API

Длительность

декабрь 2022 – апрель 2023 месяца

Проект

Анализ данных

Описание

Роль: Аналитик данных Проекты, над которыми работал: Анализ данных медицинского центра. (Проанализировал изменение выручки медицинского центра в 2022 году относительно 2021 и выявил ключевые факторы, выявил профили пользователя. Используемые библиотеки: pandas, seaborn, matplotlib, numpy) E-comerce проект. Анализ данных интернет-магазина. (Сегментировал пользователей по профилю, МЛ, кластеризировал пользователей. Используемые библиотеки: sklearn, pandas , scipy, seaborn, matplotlib, numpy) Мониторинг земельных участков на территории города Москвы (характеристики объектов, количество проверок, локализация объектов. Используемые библиотеки: pandas, numpy, matplotlib, plotly, seaborn, folium, json, geopy.geocoders выполнил 10+ проектов, многие из них под NDA, выше рассказал про проекты, на которые получено разрешение от заказчика

Технологии

Python, SQL, СУБД PostgreSQL, метрики и бизнес-показатели (LTV, CAC и ROI) RFM - анализ, построение дашбордов в Tableau, DataLens, А/В-тесты (проверка гипотез). Базовые знания Machine Learning

Длительность

декабрь 2021 – ноябрь 2022 месяца

Проект

Маркетолог

Описание

Роль: маркетинговый аналитик

Технологии

Яндекс Директ, Google Ads, VK реклама, Ads Manager, Яндекс Метрики, Google Analytics, Excel, AmoCRM, Bitrix24, eLama, Roistat, Коллтрекинг CALLIBRI, Comagic.

Длительность

2018 –2021 месяц