Аналитик

Стек:
Python: Pandas, NumPy, asyncio, aiohttp
- SQL: Оконные функции, оптимизация запросов, временные таблицы.
- Базы данных: Greenplum, PostgreSQL, ClickHouse, MS SQL.
- BI и Витрины: Superset, Tableau, ETL-процессы.
- Инструменты: Postman, Jira, Confluence, REST API, ETL, DWH/DLH
- Дополнительно: сбор требований, бизнес-аналитика, менторство, код-ревью, оптимизация
процессов, AI, LLM, ML, Excel

Результаты работы:
- Реализовал переход ключевых отчетов компании на витрины в DWH на Greenplum, в
результате чего время формирования более чем 50 регулярных отчетов сократилось с
нескольких часов до минут, а доля инцидентов по качеству данных существенно снизилась.
- Внедрил асинхронный механизм подготовки ad-hoc отчетности на Python (asyncio, aiohttp).
- Запустил систему сквозной аналитики по одному из ключевых процессов банка и
сформировал набор мотивационных, качественных и статистических отчетов, что позволило
бизнесу пересобрать ряд внутренних процессов и сократить трудозатраты на 35%.
- Инициировал и запустил единый каталог дашбордов в Superset и Tableau (свыше 50
визуализаций), который ежегодно набирает более 40 тысяч просмотров и стал стандартным
источником управленческой отчетности для менеджеров.
- Внедрил автоматизацию для департаментов поддержки и работы с бизнес-стейкхолдерами
через чат-бот и структурированную базу знаний, тем самым снизил количество
повторяющихся запросов к аналитикам и освободил значимую часть времени команды под
сложную аналитическую работу.
- Провел детальный анализ процесса обработки документов и защитил гипотезу по его
переработке, после внедрения сократился срок обработки с одной недели до одного дня так же
удалось перераспределить нагрузку так, что девять из десяти сотрудников были высвобождены под новые задачи.

Функционал:
- Организация и развитие витрин данных в DWH (Greenplum, PostgreSQL, ClickHouse), включая
проектирование моделей данных, оптимизацию SQL-запросов и повышение качества данных.
- Управление полным циклом ETL-процессов: от постановки требований и формализации
логики до тестирования, документирования и внедрения.
- Анализ бизнес-требований, формирование технических спецификаций, взаимодействие с
заказчиками и бизнес-подразделениями для обеспечения прозрачности и корректности
аналитических решений.
- Внедрение инструментов BI (Superset, Tableau) и организация процесса разработки
дашбордов: сбор данных, создание датасетов, контроль качества визуализаций, сопровождение
пользователей.
- Оптимизация систем аналитической отчётности: сокращение времени вычислений,
устранение дублирующих процессов, настройка автоматизированных проверок качества
данных.
- Введение единых стандартов разработки: шаблоны SQL, стандарты визуализации, управление
репозиториями, проведение код-ревью (включая REST API).
- Руководство аналитическими инициативами: менторство, обучение команды по
Python/SQL/BI, поддержка онбординга, повышение зрелости процессов.
- Реализация асинхронных решений (Python, asyncio, aiohttp) для ускорения обработки данных
и расчёта отчётов.
- Участие в автоматизации внутренних процессов: анализ, улучшение и оптимизация
бизнес-процессов, снижение операционных затрат.
- Управление базой знаний и организацией процессов технической поддержки аналитических
решений.