Обязанности и достижения:
Разработка и поддержка высоконагруженных Python-приложений в соответствии с техническими требованиями и стандартами кодирования.
Проектирование, оптимизация и администрирование реляционных баз данных (SQL), включая разработку сложных запросов, хранимых процедур и триггеров.
Создание ETL-процессов для интеграции данных из различных источников (API, CSV, Excel, внешние сервисы).
Автоматизация бизнес-процессов: разработка скриптов для сбора статистики из социальных сетей, управления контентом и формирования отчетности.
Очистка, предобработка и трансформация данных с использованием Pandas и NumPy для последующего анализа.
Разработка и поддержка REST API для интеграции внутренних сервисов и внешних партнеров.
Ежедневный мониторинг ключевых бизнес-метрик и оперативное реагирование на аномалии.
Подготовка аналитических отчетов и дашбордов для руководства с визуализацией данных (Matplotlib, Seaborn).
Значимые достижения:
Автоматизация бухгалтерской отчетности
Разработал и внедрил комплексное решение на Python для автоматизации формирования бухгалтерской и операционной отчетности. Результат: сокращение времени подготовки отчетов на 70% (с 10 до 3 часов ежедневно), полное устранение ручных ошибок при расчетах.
Оптимизация аналитики в социальных сетях
Создал систему автоматического сбора и анализа статистики из социальных сетей с использованием Python и SQL. Результат: сокращение времени на анализ эффективности контента в 5 раз, выявление 3 новых каналов привлечения клиентов, увеличение ROI на 25%.
Оптимизация производительности баз данных
Провел рефакторинг и оптимизацию критически важных SQL-запросов и архитектуры БД. Результат: ускорение выполнения ключевых запросов на 40-60%, снижение нагрузки на серверы на 35%, что позволило обслуживать на 20% больше клиентов без дополнительных затрат на инфраструктуру.
Разработка системы бизнес-аналитики
Спроектировал и реализовал Data Warehouse на основе PostgreSQL с автоматическими ETL-процессами. Результат: руководство получило возможность принимать решения на основе актуальных данных в режиме реального времени, скорость формирования стратегических отчетов увеличилась в 8 раз.
Автоматизация рутинных операций
Разработал набор Python-скриптов для автоматизации ежедневных операционных задач (обработка заказов, генерация счетов, синхронизация данных). Результат: высвобождение 15+ рабочих часов в неделю для ключевых сотрудников, сокращение операционных издержек на 18%.