Senior Data Analyst

На данный момент Senior/Lead Data Analyst.

Мои компетенции и опыт

Обо мне

Senior/Lead Аналитик данных с опытом управления командой, проектов и разработкой решений, способствующих достижению стратегических целей компании

Ключевые результаты:

Разработка, анализ и визуализация данных: Создал множество дашбордов, интерактивных отчетов и комплексных решений для различных подразделений, включая: финансы, бухгалтерия, HR, строительство, Property Managment, а также топ-менеджмент и внешние заказчики

Цикл разработки: Участвовал в полном цикле разработки решений от сбора ТЗ и валидации данных до создания конечного продукта и оценки его закрепляемости

Хранилище данных: Создавал витрины данных и представления, проводил оптимизацию SQL-запросов, разрабатывал и поддерживал хранимые процедуры

Цифровая трансформация: Активно участвовал в цифровой трансформации компании, внедряя современные инструменты и технологии для повышения эффективности бизнес-процессов и улучшения аналитики данных

Инфраструктура: Принимал участие в проектировании и внедрении современной архитектуры данных (Data Lake). Это позволило объединить разрозненные, неоднородные данные в единый масштабируемый и гибкий пайплайн для решения различных задач бизнеса

Внедрение Self-service BI: Спроектировал и развернул систему самообслуживания на базе DataLens, подготовив очищенные витрины данных и шаблоны структуры SQL-запросов для бизнеса

Оптимизация и стандартизация: Разработал и внедрил регламенты разработки аналитических решений (от шаблонов описания ТЗ до DoD — Definition of Done)

Data Governance: Создал базу знаний и провёл инвентаризацию информационных активов компании, что снизило "порог входа" для новых сотрудников, исключило дублирование сущностей (таблиц) и позволило не техническим сотрудникам понимать их содержимое для собственного пользования в рамках Self-service BI подхода, а также управлял системой доступов к продуктам и данным

Управление командой и техническая экспертиза: Управлял командой аналитиков и дата-инженеров, выстраивая воркфлоу разработки по Agile методологии для эффективного решения потока задач. Одним из первых погружался в запросы бизнеса, чтобы понимать контекст, проработать решение и корректно его транслировать команде

Управление проектами: Курировал проекты, проводил их оценку и декомпозицию, распределял задачи в команде и составлял бэклог, проводил приоритизацию и грумминг задач, а также предлагал оптимальные решения, общаясь с бизнесом "на одном языке"

Подбор и менторство: Выстроил процесс онбординга и менторства для Junior-аналитиков. Участвовал в собеседованиях кандидатов и их валидации совместно с HR, значительно сократив срок закрытия вакансий по подбору IT-специалистов

Кейсы проектов:

1. Банк земельных участков и объектов недвижимости

Запрос бизнеса: необходим инструмент для принятия решений по покупке земли, объектов недвижимости с вложенной логикой их оценки, общей эластичности рынка и других метрик

Результат: был разработан дашборд с еженедельной рассылкой сводки положения рынка недвижимости, что позволило стейкхолдерам компании на основе актуальных и пополняемых данных более оперативно принимать решения по покупке недвижимости

Решение: API Росреестра и нескольких ресурсов с базой ЗУ и ОН, Airflow, Python, Kafka, ClickHouse, DataLens

2. Финансовая модель/факторный анализ торговых центров компании:

Запрос бизнеса: нужен инструмент финансового моделирования (многоуровневое дерево статей по доходам и расходам) объектов для оценки влияния изменения внутренней статьи объекта на получаемую с неё выручку вплоть до EBITDA компании

Результат: дашборд позволил финансистам подобрать оптимальную финансовую модель для каждого объекта коммерческой недвижимости, которая привела к значительному увеличению EBITDA компании и позволило более грамотно проводить бюджетирование объектов

Решение: Python, MS SQL, Power BI

3. График производственных работ строительства объектов

Запрос бизнеса: нужен инструмент мониторинга и прогнозирования сроков строительства объектов для оперативного принятия решений при отклонении по срокам или расходам

Результат: инструмент позволил компании оперативно выявлять отклонения по срокам и расходам на основе расчётов план/факт/прогноз и вспомогательной визуализации, тем самым снижая финансовые риски и операционные издержки при строительстве объектов

Решение: Python, ClickHouse, DataLens

Стек:

Анализ данных: DataLens, Power BI, Tableau, Apache Superset, StreamLit, Python, ClickHouse, PostgreSQL, MS SQL

Управление данными: Airflow, dbt, S3

Развертывание ПО: Docker

Хранение кода: Git, GitLab

Бизнес-сервисы: Яндекс.Трекер, Яндекс.Вики