Data Analyst / Аналитик данных

Был больше месяца назад

100 000 ₽

45 лет (родился 09 октября 1980), cостоит в браке, есть дети

Санкт-Петербург, удаленная работа, готов к переезду: Москва, Совхоз им. Ленина

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

Python
SQL
Power BI
Jupyter Notebook
Математическая статистика
AB-тестирование
Git
MS Excel
Аналитические исследования
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 7 лет и 6 месяцев

- Март 2024 – апрель 2025
- 1 год и 2 месяца
Data Analyst, Аналитик отдела развития продаж
ООО “Мона Биолаб”, Москва
Производство и продажа товаров для красоты на Wildberries и Ozon
Обязанности и достижения:
Обработка и анализ данных. Автоматизация получения и передачи данных в дашборды. Проверка гипотез. Валидация данных. Вычисление метрик. Google Sheets, App Scripts, Python, Google Colab, DataLens. Amvera.cloud Основные обязанности: Обработка и анализ данных. Автоматизация получения и передачи данных в дашборды. Проверка гипотез и проведение A/B тестов. Валидация данных, вычисление метрик, построение отчетов. Инструменты: Google Sheets, App Scripts, Python, Google Colab, DataLens, Amvera.cloud. Исследовательские проекты: 1. Анализ влияния негативных отзывов на конверсию в продажи на Wildberries: выявил среднее количество положительных отзывов, необходимое для нивелирования одного негативного. 2. Оценка изменения конверсии при достижении 1000 отзывов: изучена динамика продаж конкурентов, сделаны рекомендации по стратегии роста отзывов. 3. Исследование зависимости выручки от объема упаковки: сформулированы рекомендации по изменению объема упаковок для увеличения прибыли. Ключевые достижения: - Оптимизировал сбор и обработку данных через автоматические скрипты на Python, сократив время подготовки отчетности на 70%. - Разработал и внедрил дашборд на DataLens для отдела продаж, позволивший отслеживать бизнес-метрики с автоматическим обновлением раз в сутки. - Провёл более 10 A/B тестов для оценки товарных групп и рекламных стратегий. - Восстановил пропущенные данные по продажам с помощью модели Random Forest. - Снизил долю ошибок в отчетах с 15% до менее 3% через автоматизацию процессов валидации данных.
- Июнь 2022 – февраль 2024
- 1 год и 9 месяцев
Data Analyst
Проекты Data Science
Обязанности и достижения:
1. Комплексное исследование покупок в магазине спортивных товаров. Инструменты: Python, pandas, matplotlib, sklearn, TensorFlow, Keras, MS Excel, PowerPoint. Что сделано: ● Построен пайплайн обработки данных: очистка, заполнение пропусков, анализ. ● Восстановлены утерянные данные с помощью Random Forest. ● Проведен A/B тест, анализ с использованием t-критерия, сформулированы бизнес-рекомендации. ● Проведена кластеризация клиентов методом K-means с улучшением качества через Feature Engineering. ● Построена модель склонности клиента к покупке на TensorFlow. Результат: ● Поведение пользователей сегментировано для персонализированного маркетинга. ● Рекомендации увеличили продажи на 10–15%. 2. Анализ веб сайта “Автоподписка”. Инструменты: Python, pandas, matplotlib, numpy. Что сделано: ● Очистка данных, удаление выбросов. ● Анализ эффективности источников трафика и регионов. ● Подготовка рекомендаций для перераспределения маркетингового бюджета. Результат: Выявлены 3 нерентабельных канала, предложена оптимизация затрат на 20%. Результат по первому проекту: ● Поведение пользователей сегментировано для персонализированного маркетинга. ● Рекомендации увеличили продажи на 10–15%. Результат по второму проекту: Выявлены 3 нерентабельных канала, предложена оптимизация затрат на 20%.
- Июль 2017 – январь 2022
- 4 года и 7 месяцев
Специалист по интернет-рекламе
Newmark, интернет-агентство, Санкт-Петербург
http://www.nmark.ru
Интернет-компания (поисковики, платежные системы, соц. сети, информационно-познавательные и развлекательные ресурсы, продвижение сайтов и прочее)
Обязанности и достижения:
Задачи: Анализ трафика и оптимизация рекламных кампаний по KPI с использованием Яндекс.Метрики и Google Analytics. Аудит посадочных страниц и предложения по доработке для повышения конверсии. Сбор и кластеризация ключевых запросов для эффективного таргетинга рекламы. Настройка и ведение рекламных кампаний в Яндекс.Директ и Google Ads. Взаимодействие с другими отделами (дизайн, SEO, разработка, продажи) для обеспечения комплексного подхода к проектам. Инструменты: Excel, Яндекс.Директ, Яндекс.Метрика, Google Analytics, GTM, Key Collector, HTML, CSS, CRM. Оптимизировал рекламные кампании на базе данных сквозной аналитики e-commerce. Подобрал модель атрибуции, учел ассоциированные конверсии, что позволило точно определить прибыль от каждого ключевого запроса. Увеличил ROI рекламных кампаний до 250-300%, благодаря глубокой аналитике и корректировке стратегии. Провел A/B-тестирование рекламных стратегий, что позволило значительно повысить эффективность рекламных проектов. Разработал собственную систему настройки стратегий на основе машинного обучения, оптимизируя передачу данных в Яндекс.Метрику для точного учета всех ключевых событий. Это решение использовалось, когда стандартных данных было недостаточно. Собрал и проанализировал более 4,5 тыс. ключевых запросов для новой рекламной кампании в Яндекс.Директ, где каждое объявление вело на отдельную карточку товара. Созданный мной парсер на Python помог собрать данные с сайта, где не было прямого доступа к админ-панели. Это сократило время на выполнение задачи с недель до 3 дней. Рекламная кампания повысила эффективность проекта минимум на 30%, добавив ценность к уже существующим кампаниям.

Образование

- Высшее образование
- 2003
Санкт-Петербургский Военно-Морской институт, Санкт-Петербург
Факультет: Штурманский
Специальность: Судовождение

Обо мне

Дополнительные сведения:

Портфолио проектов по аналитике и машинному обучению: matejkoas.github.io/portfolio/ Изначально увлекался веб-разработкой (JavaScript, PHP, учебные проекты), но позже осознанно выбрал аналитику — направление, где могу совмещать технические навыки с исследовательским подходом. Уже 7+ лет занимаюсь аналитикой и цифровым маркетингом. В проектах активно использую Python, SQL, BI-системы, библиотеки для анализа данных. Разбираюсь в моделях машинного обучения, работал с инструментами вроде scikit-learn и TensorFlow. Планы на ближайшее время — углубить навыки в ML-инженерии и архитектуре моделей. Что меня выделяет: ● 7+ лет реального опыта в аналитике и маркетинге; ● 6+ лет работы в кросс-функциональных командах; ● Умею переводить сложные технические идеи на язык бизнеса; ● Высокая самодисциплина и работа на результат; ● Быстро осваиваю новые инструменты и адаптируюсь к изменениям.