Middle Data-аналитик [Customer Communication]

Описание

Миллер Георгий Аналитик данных miller.goshanya@gmail.com | +7 (921) 433-37-76 | Санкт-Петербург, Россия Telegram: @GMirrr ОБО МНЕ Аналитик данных с опытом проведения A/B-тестов и построения дашбордов в крупном продукте. Обладаю глубокими знаниями в области математики и Data Science, подкрепленными степенью бакалавра и продолжающимся обучением в магистратуре. Нацелен на решение бизнес-задач через data-driven подход: от дизайна экспериментов и проектирования схем логирования до глубокого анализа результатов и визуализации данных. Имею практический опыт работы с большими данными, SQL, Python и BI-инструментами в различных командах. ОПЫТ РАБОТЫ Яндекс Ноябрь 2025 – н.в. Аналитик-разработчик в группе продуктовой аналитики Яндекс Лавки •Сначала я отвечал за всю аналитику направления Супермаркета в Яндекс Лавке, а именно проводил исследования для поиска точек роста, различные A/B-тесты и частично занимался рефакторингом основного дашборда с метриками по направлению. •Более конкретно, я полностью провел 5 A/B-тестов, некоторые из которых значимо повлияли на ключевые метрики не только Супермаркета, но и всей Лавки в целом. •После этого я занимался задачами рекламы: также проводил эксперименты и занимался автоматизацией квартальных отчетов для брендов, которая по итогу сэкономила капаситет у аналитической команды и продуктовых менеджеров. AvitoФевраль 2025 – Октябрь 2025 Стажер-аналитик •Провел несколько полных циклов AB-теста (дизайн, запуск и анализ результатов) для новых точек входа в продукт, суммарно увеличивших проникновение более чем на 7% •Создал и поддерживал схему логирования для продукта и новых инициатив •Спроектировал и реализовал интерактивный дашборд в Redash для отслеживания метрик использования OpenAPI, используя датасеты, встроенные ссылки и другой функционал •Провел несколько вспомогательных исследований для принятия решения о внедрении изменений в продукт •Проводил обновление витрин при помощи Git ОБРАЗОВАНИЕ Санкт-Петербургский Государственный УниверситетСентябрь 2024 – Июль 2027 Магистр по направлению “Разработка ПО и науки о данных” Санкт-Петербургский Государственный УниверситетСентябрь 2020 – Июль 2024 Бакалавр по направлению “Математика” ПРОЕКТЫ Автоматизация квартальных отчётов для брендовАпрель 2026 – Июнь 2026 Построение автоматически обновляемой отчётности по продажам различных брендов и пользовательским воронкам для продуктовых команд •Реализовал стандартный пайплайн YQL→YT→Nirvana→DataLens с еженедельным обновлением •Добавил метрики GMV, заказов, клиентов и количества SKU в чеке в разрезе категорий, брендов и айтемов •Встроил конверсионную воронку по 8 основным поверхностям продукта •По итогу - сократил время формирования квартальной отчётности за счёт полной автоматизации сбора данных Оценка потенциала развоза заказов Супера через маленькую ЛавкуФевраль 2026 Аналитическое исследование возможности снижения логистических затрат за счёт переноса заказов Супера на ближайшую маленькую Лавку Гипотеза: часть заказов может быть выполнена пешей Лавкой с сопоставимой скоростью и без удорожания •Построил 5-уровневую аналитическую воронку отсеивания заказов (зона, наличие МЛ в foot- зоне, ограничения флоу, условия доставки, наличие товаров в корзине) •Оценил потенциал переноса по данным и рассчитал финансовый эффект - прирост DC на заказ и итоговый потенциал инициативы. •Определил топ-10 товаров и категорий, ограничивающих перенос, для приоритизации ассортимента AB-тест новой точки входа в статистику по одному объявлениюМай 2025 – Июнь 2025 Проведение полного цикла AB-теста для измененной версии точки входа в продукт Гипотеза: более вовлекающая точка входа в статистику увеличит использование продукта чуть менее, чем на 10% •Подготовил дизайн теста с расчетом MDE для ключевых метрик •Разработал схему логирования инициативы •Поддержал запуск теста с мониторингом его здоровья •Провел полноценный анализ результатов с использованием математической статистики Дипломная работа “Предельное поведение случайных полетов”Сентябрь 2023 – Июль 2024 Работа напрямую связана с изучением поведения специального класса случайных процессов С использованием теории вероятностей и компьютерного моделирования были получены значительные результаты в области изучения предельного поведения процессов НАВЫКИ Python,PostgreSQL,Pandas,Numpy,Matplotlib,DWH,Redash,Trisigma,Confluence, Jira,Vertica,Trino,Git,Datalens,YQL,Nirvana,YT СЕРТИФИКАТЫ — Окончил Академию Аналитиков Авито (ААА) ЯЗЫКИ Русский: Родной Английский: B2