Middle/Middle+ бизнес/системный-аналитик

Санкт-Петербург, Россия
Миддл
Аналитика, Data Science, Big Data • PowerBI • Tableau • Аналитик • Разработчик • Data Science • Machine Learning • Product аналитика • Web аналитика • Бизнес анализ • Python • Java • C++ • R • SQL • ClickHouse • MongoDB • MySQL • Oracle • PostgreSQL • Redis • Системный анализ
Удаленная работа • Работа в офисе
Опыт работы от 1 года до 3х лет
от 150 000 ₽
О себе

На данный момент Бизнес-аналитик.

Мои компетенции и опыт

1. Business Analyst (NexusFlow, FinTech Startup, Нью-Йорк)

(Январь нужен доступ к резюме Ноябрь 2025)

Обязанности:

  • Возглавлял полный цикл бизнес-анализа для ключевых продуктовых модулей, в частности, для автоматизированного финансового комплаенса (AML/KYC).
  • Проводил стратегический анализ и моделирование бизнес-процессов с использованием BPMN 2.0.
  • Выступал ключевым связующим звеном между топ-менеджментом, юридическим отделом и командами разработки.
  • Отвечал за продуктовую аналитику, включая A/B-тестирование и визуализацию данных в Power BI с использованием SQL.

Достижения и KPI:

  • KPI: Сокращение времени на онбординг клиентов. Достижение: Сокращение времени на 35% за счет оптимизации процесса верификации AML/KYC.
  • KPI: Улучшение метрик удержания пользователей. Достижение: Увеличение коэффициента удержания пользователей на 15% благодаря внедрению функций, подтвержденных A/B-тестированием.
  • Внедрение системы управления требованиями на базе Jira/Confluence, обеспечившей полную прослеживаемость требований.

2. System Analyst (Innovatech Solutions, B2B SaaS Startup, Сан-Франциско)

(Декабрь нужен доступ к резюме Декабрь 2024)

Обязанности:

  • Участвовал в системном проектировании архитектуры новой микросервисной платформы, используя UML и IDEF0.
  • Разрабатывал детальные Технические Задания (ТЗ) и спецификации API для интеграции с внешними CRM-системами.
  • Проводил анализ производительности базы данных и оптимизацию критически важных SQL-запросов.
  • Использовал Python для автоматизации обработки больших объемов данных.

Достижения и KPI:

  • KPI: Улучшение производительности системы. Достижение: Уменьшение времени отклика системы на 40% в пиковые часы за счет оптимизации SQL-запросов.
  • KPI: Сокращение времени на адаптацию новых сотрудников. Достижение: Сокращение времени на 20% за счет создания и поддержания актуальной и структурированной технической документации.
  • Полностью спроектировал и задокументировал Модуль API-интеграции с тремя ключевыми партнерами.


Интересные кандидаты