- Сбор данных (Parsing, API, Apps,Рекламные и аналитические кабинеты, Google Sheets etc) - Проектирование и создание моделей данных для оптимизации обработки и анализа данных - Проектирование и реализация ETL-пайплайнов - Обеспечение точности и качества данных - Реализация облачных решений для эффективного хранения и извлечения данных (от Postgres к BigQuery) - Написание документации и создание графиков зависимостей и отношений - Проведение тестирования гипотез - Различные типы статистического анализа - Создание аналитических дашбордов с использованием Metabase и других инструментов - Ad-hoc запросы - Анализ логов - Исправление сбора маркетинговых данных из первоисточника (например, с веб-сайта до GA4, диплинки - ga4) - Сократил прямой (неопределенный трафик) - Исправление и унификация веб событий из разных источников Основные используемые инструменты: Python (Pandas, SkLearn, SciPy, Seaborn, Plotly Dash etc), SQL, Metabase, BigQuery (and Google Cloud Platform), Postgres, Airflow, Docker, MongoDB, dbt, Kafka, Redis, Selenium, Rest API, Google Ads 4, Google Tag Manager, Branch, Amplitude, Spark

- Наполнение DWH операционными и маркетинговыми данными - Разработка ETL процессов - Обеспечение качества данных - Создал систему оповещений о проблемах технического характера в ETL процессах, на сервере, Tableau и других источниках - Создал систему отслеживания бизнес-триггеров в Tableau - Администрирование Tableau, создание дашбордов, связанных с data-quality - Оптимизировал запросы и таблицы, снизив стоимость их выполнения и хранения

- Создал Дашборды по ключевым метрикам, маркетинговым, инвентарным и другим данным (непродолжительное время на Power BI, далее Tableau) - Настроил события веб аналитики, создал карту событий и документацию - Сократил количество неотправленной продукции с тысяч до единиц (с неправильно введёнными пользователем данными) - Создал базу данных по заказам и отправлениям, соединив различные источники и сервисы: брал данные из API, xml файлы из ftp сервера, вытаскивал отчёты с сайта, не предоставляющего никаких вариантов по интеграции - Своевременно выявлял ошибки в интеграции, работе CRM, пользовательского и CS ввода и другие за счёт разработанной мной системы отслеживания заказов - Находил точки для роста копании, работал с Customer Funnel, делал А/В тесты. Увеличил AOV благодаря upsells и оптимизации страниц - Находил аномалии в данных, составлял ТЗ для исправления в разные отделы - Автоматизировал работу по размещению товара на сайте и разных маркетплейсах - Научился работать с Amazon и нарастил закупки нашего товара от Amazon благодаря продвижению - Создал базы маркетинговых и товарных данных на основе API и парсинга (API для Kindle недоступно) Основные используемые инструменты: Python, Pandas, Spark, SQL, Matplotlib, gspread, openpyxl, Tableau, Excel, BigQuery, GCP, Redis, Kafka, Airflow, Sklearn, Hotjar, Selenium, Rest API, Shopify, Google Analytics 4, Google Tag Manager, Voluum, Konnektive CRM.

Основной идей бизнеса был парсинг различных сайтов и маркетплейсов в поисках подходящих цен и продаже их на зарубежных площадках. Я занимался: - Сбором данных (selenium, request, beautiful soup, API и др) - Созданием баз данных (сначала хватало Postgres, далее Bigquery и Google cloud platform) - Аналитикой данных, поиском перспективных товаров и маркетплейсов для их продажи - Статистические исследования, A/B тесты, прогнозирование спроса, выявление аномалий - Автоматизацией различных процессов - Разработал для сотрудников телеграм-бот с краткой аналитикой цены конкретного товара, чтобы помочь принять решение о закупке - Начал реализовывать модель распознавания товара по изображениям через OpenCV - Менеджмент. Я работал в основном над технической и аналитической частью, остальные задачи старался делегировать. - Организовал сеть посредников в крупных городах для оперативной покупки и доставки товара