Lead Fullstack Analyst CDO CDTO

На данный момент Соискатель.

Мои компетенции и опыт

Lead Data & Analytics Expert
(End-to-End Data Solutions: от стратегии до внедрения)

Ключевые специализации:

- Data Strategy & Business Analytics (Growth, Unit-экономика, CJM)

- Product & Behavioral Analytics (A/B-тесты, LTV, Retention)

- Advanced Data Science (ML, прогнозирование, NLP)

- Data Engineering & Architecture (ETL, DWH, Data Governance) 


Моя миссия 

Преобразую проблемы и данные в рост бизнеса. Выявляю скрытые возможности в ограничениях, трендах и клиентских запросах. Создаю не просто аналитику, а готовые инструменты для принятия решений, реализации стратегии и продуктов, которые достигают OKR.


Достижения которых достиг:

- Для FinTech: Разработал систему мониторинга фрода (снижение потерь на $2M/год) 

- Для Retail: Внедрил ML-модель прогноза спроса (точность 90%, остатки ↓30%) 

- Для SaaS: Настроил сквозную аналитику (связка GA → BigQuery → Tableau) 

- Для GovTech & Critical Systems: Провел digital-трансформацию отдела аналитики: внедрил OKR, сократил time-to-insight на 58%


Чем отличаюсь от других:

1. Full-Stack подход: от SQL-запроса до бизнес-стратегии. 

2. Ориентация на результат (OKR): каждый анализ завершается четкими рекомендациями, где не просто отчеты, а инструменты для решений.

3. "Переводчик" между техниками и бизнесом: объясняю сложное просто. 


Благодаря чему добиваюсь результатов:

Обладаю значительным техническим бэкграундом и обширной практической основой, совмещая роли стратега, билдера и hands-on исполнителя. Более 20 лет создаю измеримую ценность, работая на стыке следующих направлений 

- Глубокой аналитики (SQL, Python, ML, BI): Работаю не только с симптомами, но и первопричин проблем.

- Сквозных метрик и аналитики после внедрения: Связываю разработку, внедрение, пользовательский опыт и бизнес-результаты. 

- Digital-трансформаций и IT-решений (включая ERP, CRM, AI, IoT)

- Лидерства и управления командами: Создание гибких рабочих моделей (гибридная, удаленная работа), управление изменениями (change management), развитие цифровой культуры, руководство командами 15+. 

- Комплексного подхода и кросс-отраслевых решений: Учитываю влияние продукта на все связанные процессы (производство, финансы, поддержку, продажи, аналитику).

- Бизнес-анализа и операционной эффективности (unit-экономика, CJM, процессы принятия решений)

- Системного мышления (архитектура данных, ETL, дата-продукты) 

- Антикризисного и кризисного управления

- Коммуникации и фасилитации


Направления моей работы как аналитика:

1. Data-Driven Аналитика 
нужен доступ к резюме Метрики: DAU/MAU, Retention, Churn, LTV, CAC, PMF, virality 
нужен доступ к резюме Инструменты: 
- SQL (оптимизация сложных запросов, оконные функции) 
- Python (Pandas, PySpark, Scikit-learn) 
- BI-системы (Tableau, Power BI, Metabase) 
- Продуктовая аналитика (Amplitude, Mixpanel) 
нужен доступ к резюме Кейсы: 
- Построил систему сквозной аналитики для SaaS (снизил CAC на 25%) 
- Автоматизировал 80% ручных отчетов через Python-скрипты 
- Настроил процессы code review для аналитиков (DWH standards)

2. Бизнес-анализ 
нужен доступ к резюме Методики: 
- Юнит-экономика (расчет маржинальности, точек безубыточности) 
- Customer Journey Mapping (выявление узких мест в воронках) 
- Приоритизация гипотез (RICE, ICE) 
нужен доступ к резюме Кейсы: 
- Оптимизировал логистику в e-com (снижение затрат на 15% через анализ геоданных) 
- Выявил ключевые драйверы роста для FinTech-стартапа (+30% к MRR) 

3. Продуктовая аналитика 
нужен доступ к резюме Фокус: 
- A/B-тесты (дизайн, анализ, интерпретация) 
- Поиск точек роста (Feature Adoption, PMF) 
- Прогнозирование метрик (Churn, LTV) 
нужен доступ к резюме Инструменты: 
- SQL + Python (когортный анализ, прогнозные модели) 
- Amplitude/Google Analytics (трекинг поведения пользователей) 

4. Системная аналитика 
нужен доступ к резюме Решаемые задачи: 
- Проектирование ETL-пайплайнов (Airflow, Apache NiFi) 
- Оптимизация хранилищ данных (BigQuery, Snowflake) 
- Настройка алертов по аномалиям (ML-модели)
нужен доступ к резюме Примеры и достижения: 
нужен доступ к резюме Архитектурные решения:
- Реализовал Data Lakehouse для 50+ источников с ETL-пайплайнами на Airflow
- Настроил CI/CD для ML-моделей с автоматическим переобучением через MLflow
- Оптимизировал Snowflake-кластер, снизив costs на 25% при сохранении производительности
нужен доступ к резюме Кейсы:
нужен доступ к резюме Построил архитектуру данных для банка (время обработки снизилось на 70%) 
нужен доступ к резюме Спроектировал и внедрил единое аналитическое хранилище для международного холдинга (охват 12 стран), что позволило:
- Унифицировать 47 разрозненных источников данных
- Сократить время поиска информации с 45 до 18 минут (-60%)
- Увеличить скорость обработки сложных запросов в 3.2 раза
- Реализовать механизм версионности метаданных (Data Governance)

5. Data Science 
нужен доступ к резюме Методы: 
- Кластеризация клиентов (RFM-анализ) 
- Прогнозные модели (Churn, спрос) 
- NLP для анализа отзывов 
- Feature Engineering (автоматизация через FeatureTools) 
нужен доступ к резюме Стек: Scikit-learn, LightGBM, TensorFlow 
нужен доступ к резюме Исследовательские кейсы: 
- Прогнозирование LTV: разработал модель на Prophet (MAPE 12%, ROI нужен доступ к резюме ) 
- Анализ аномалий: применил Isolation Forest + SHAP (выявил 5 скрытых паттернов мошенничества) 

6. Лидерство и управление
нужен доступ к резюме Руководил командами 15+ аналитиков (бюджет до $ нужен доступ к резюме /год)
нужен доступ к резюме Принятие сложных решений:
- Реструктуризация data-отдела (сокращение time-to-insight на 40%)
- Выбор между build-vs-buy с учетом баланса speed-to-market и data quality (сэкономил $200k на SaaS-лицензиях)
нужен доступ к резюме Метрики успеха команд:
- выполненных OKR 85%
- eNPS команды +45


Отрасли, в которых работал: 

FinTech (Digital Banking), Enterprise SaaS, Telecom, E-commerce (RetailTech), Smart City, HealthTech (MedTech), Industry 4.0, EdTech, LogisticsTech, Media & Entertainment, EnergyTech, InsurTech, PropTech, AgroTech, CyberSecurity, GovTech & Critical Systems.


Как я работаю

1. Диагностика (1 неделя) - выявляем ключевые проблемы и находим болевые точки

2. Прототип (2 недели) - быстрые победы

3. Внедрение (1-3 мес) - системные и операционные изменения





Принципы

1. Data Quality First
Чистота данных — основа релевантных выводов.
"Нет смысла строить ML-модель на мусоре. Сначала валидация, потом выводы и трансформации."

2. Automate or Die
Нет рутине — дашборды, алерты и автоотчеты.
"Если задача повторяется дважды — она кандидат на автоматизацию."

3. Impact Driven and Actionable Insights
Каждый анализ должен отвечать на вопрос "Что делать?" и вести к действию.
"Не просто ‘Churn вырос на 5%’, а ‘Точки роста: сегмент X, причина Y, действия Z’."

4. Smart Simplicity
Сложное должно быть интуитивным.
"Лучший дашборд — тот, который менеджер понимает без объяснений."

4. Bias-Aware Decisions
Знаю ограничения данных и моделей.
"Все прогнозы — условны, все выводы — гипотезы до проверки."

5. Zero Black Boxes
Прозрачность > магическая точность.
"Если стейкхолдер не верит в методологию — даже 99% accuracy бесполезны. 


Форматы работы

1. Штатные позиции:
- Analyst, Lead Analyst, Head of Analytics 
- Руководящие позиции в управление продуктом и экспертные позиции (growth, digital, product, analytics) 
2. Консалтинг (аудит data-процессов + построение аналитики с нуля) 
3. Разовые проекты (настройка дашбордов, ETL, ML-моделей) 




нужен доступ к резюме Готов обсудить ваш проект. Первые измеримые улучшения видны уже за 30 дней.

Пример задачи, которую решу: 

"У вас есть разрозненные данные в 10 источниках?

1. Построю ETL-пайплайн (автоматическую сборку данных из разных систем)
2. Выявлю ключевые метрики роста
3. Внедрю дашборды для команды
4. Объясню, как использовать данные и какие действия предпринять
5. При необходимости - разработаю стратегию и план дальнейших шагов

Результат: единый источник достоверных данных + готовые инструменты для принятия решений."