Аналитик данных

Был больше месяца назад

110 000 ₽

32 года (родился 15 июня 1993)

Белгород, удаленная работа, готов к переезду: Москва

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

Python
pandas
numpy
SciPy
Matplotlib
Seaborn
Plotly
SQL
PostgreSQL
ClickHouse
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 10 лет и 4 месяца

- Август 2015 – работает сейчас
- 10 лет и 4 месяца
Аналитик данных (Транспортная аналитика, Big Data, Имитационное моделирование)
МБУ Управление Белгорблагоустройство, Белгород
Благоустройство и уборка территорий и зданий
Обязанности и достижения:
Ключевые компетенции: Python (Pandas, NumPy, SciPy), SQL, PostgreSQL, DataLens, построение дашбордов, имитационное моделирование (SUMO), анализ больших данных, разработка KPI. Обязанности: Оптимизация дорожного движения: Провел анализ больших данных с детекторов транспорта и средствами имитационного моделирования (SUMO) проверил гипотезы по изменению режимов работы светофоров. Результат: Повысил пропускную способность ключевых участков на 15-17%. Снижение аварийности: Разработал и внедрил комплекс мер на основе анализа статистики ДТП. Результат: Снизил общее количество ДТП на 34%, количество погибших на 20%, пострадавших на 37%. Реализация первого в России проекта metrobus: Руководил настройкой светофорных объектов и координации для первого в России metrobus. Разработал KPI и методику анализа его эффективности. Внедрение ИТС (национальный проект): Участвовал в полном цикле проекта с 2020 г.: от сбора требований и написания технического задания до пусконаладки оборудования, мониторинга и анализа эффективности. Контракция проекта. Технологический стек: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib), SQL (PostgreSQL), SUMO, netedit, Jupyter Notebook, DataLens, Excel.
- Январь 2022 – сентябрь 2022
- 9 месяцев
Транспортный инженер / Data Analyst (проектный контракт)
Трафик Эквилибриум
Обязанности и достижения:
Обязанности: Реализация АСУДД г. Владивосток: Участвовал в проекте внедрения автоматизированной системы управления дорожным движением. Провел комплексный анализ исходной транспортной ситуации и разработал ключевые KPI для оценки эффективности внедрения системы. Оптимизация дорожного движения: Провел анализ больших данных с детекторов транспорта и выполнил серию имитационных моделей в SUMO для тестирования гипотез по изменению режимов работы светофоров и организации движения. Результат: Добился повышения пропускной способности на ключевых участках на 12-15% и сокращения времени ожидания на перекрестках на 12%. Повышение безопасности и эффективности: На основе данных анализа предложил и обосновал решения, которые привели к сокращению транспортных задержек на 17%. Технологический стек: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib), SQL (PostgreSQL), SUMO, netedit, Jupyter Notebook, Excel.

Образование

- Высшее образование
- 2014
Белгородский государственный технологический университет имени В.Г. Шухова, Белгород
Факультет: ТТИ
Специальность: Организация и безопасность движения

Обо мне

Дополнительные сведения:

Опытный специалист на стыке транспортного планирования и data science. Более 5 лет занимаюсь анализом больших данных дорожного движения и имитационным моделированием для решения практических задач оптимизации городского трафика. Ключевая экспертиза: полный цикл внедрения решений - от сбора и анализа данных (Python, SQL) и построения моделей (SUMO) до реализации изменений в инфраструктуре и измерения их эффективности через KPI. Реализовал проекты, которые привели к повышению пропускной способности артерий на 15-17% и снижению аварийности на 34%. Ищу возможность применять свой опыт аналитики и работы с данными для решения сложных задач в роли Data Analyst / BI-аналитика. Python, pandas, Numpy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, SQL, PostgreSQL, Clickhouse, ETL, Jupyter Notebook, Git, MS Excel, DataLens, Power BI, Анализ данных, Визуализация данных, Математическая статистика, A/B тесты, Статистический анализ, Проверка статистических гипотез, Аналитическое мышление, Функции технического заказчика, Работа в команде, Формирование аналитической отчетности, Разработка и внедрение KPI, Сбор требований, Организация работы сотрудников, Работа с большим объемом информации