Построил сквозной фреймворк продуктовой аналитики на основе событийных данных, обеспечив полную прозрачность поведения пользователей, принятия фич и путей конверсии. Разработал модели в dbt и датасеты в StarRocks, которые легли в основу real-time дашбордов и когортного анализа для продуктовых и growth-команд. Спроектировал, запустил и проанализировал A/B-тесты в онбординге, платежах и ретеншн-флоу, обеспечив статистически корректные результаты и практические инсайты. Плотно взаимодействовал с продакт-менеджерами и инженерами для определения ключевых метрик, проверки гипотез и оптимизации основных воронок. Автоматизировал трекинг экспериментов и пайплайны обновления данных в Airflow и BigQuery, повысив надежность и сократив ручную работу. Ключевое достижение: Сформировал инсайты, которые повысили активацию пользователей и конверсию в оплату более чем на 8%, поддержав принятие продуктовых решений на основе данных по всей компании.

Разработал и поддерживал интерактивные отчеты в Power BI для мониторинга и анализа эффективности маркетинговых кампаний. Успешно перенес отчеты о маркетинговой эффективности из Tableau в Power BI, повысив эффективность отчетности и доступность для заинтересованных сторон. Проводил и анализировал A/B-тесты для оценки эффективности маркетинговых стратегий, предоставляя полезную информацию для оптимизации кампаний. Тесно сотрудничал с командой разработчиков и заинтересованными сторонами для определения ключевых показателей эффективности и получения информации от таких платформ, как Google Ads, Facebook, Twitter и Apple Search Ads. Предложил и внедрил модель сегментации взаимодействия для клиентов Invest/CFD, используя Python для использования существующих данных для целевых маркетинговых стратегий. Создал конвейеры ETL с использованием Airflow для оптимизации обработки данных и интеграции с Google BigQuery и PostgreSQL. Использовал Python, Google BigQuery, Power BI и PostgreSQL для анализа данных и получения информации, которая повышает эффективность маркетинговой кампании.

В качестве инженера по данным в Vehlo я специализировался на использовании облачных технологий, включая Azure, AWS и Snowflake, для оптимизации рабочих процессов и инфраструктуры данных. Моим основным направлением было разработка надежных ETL-пайплайнов с использованием Python, что позволяло эффективно извлекать, преобразовывать и загружать данные. Кроме того, я внедрил машинное обучение в эти пайплайны для предсказания и преобразования данных, что улучшило аналитические возможности и качество данных. Я также активно использовал SQL для управления и манипулирования данными в средах Snowflake и AWS, обеспечивая целостность данных и их доступность для различных команд.

Разработал и внедрил интерактивные панели управления Power BI, предоставляющие динамическую визуализацию ключевых показателей и KPI для освещения производительности продукта и поведения клиентов. Использовал SQL для надежной извлечения данных, их очистки и анализа, что способствовало развитию и оптимизации продукта на основе аналитических данных. Применял Databricks для проведения углубленного анализа, предварительной обработки больших наборов данных и взаимодействия с различными базами данных, такими как MongoDB, Elasticsearch и SQL Server. Развивал сотрудничество с межфункциональными командами, включая инженерные, дизайнерские и маркетинговые отделы, внося вклад в стратегию и планирование продукта. Представлял старшему руководству практические выводы и стратегические рекомендации, влияя на принятие решений на основе данных. Я выявил инсайты в Intermedia Cloud Communications, которые улучшили использование сервиса на 4%.

Возглавлял создание и поддержку различных панелей Power BI, способствуя переходу к принятию решений на основе данных в нескольких отделах. Координировал многочисленные проекты по прогнозированию, используя статистические модели для предсказания будущих тенденций, что привело к увеличению точности прогнозов на 15% и существенно повлияло на стратегическое планирование компании. Руководил обширными инициативами по анализу данных, которые повысили эффективность цепочки поставок на 20%, оптимизировав процессы и снизив затраты. Преобразовал сложные данные в визуально привлекательные презентации, эффективно донося ключевые инсайты до нетехнических заинтересованных сторон и влияя на принятие решений на основе данных по всей компании.

Реализованы проекты: warehouse optimization и sharepoint integration. Занимался сборкой оборудования, обучением рабочих, созданием операционных карт В рамках проекта warehouse optimization занимался внедрением Hanel Storage System, которая затрагивает все процессы производства. Благодаря моему проекту удалось снизить время комплектования, расширить площадь производства под другие задачи и сделать процесс комплектования более прозрачным и простым для сотрудников компании.