Контакты
Возраст: 33 года
Опыт работы: 13 лет и 3 месяца
Регистрация: 24.03.2022
Последний визит: 1 месяц назад
Гражданство:
Местоположение: Россия, Москва
Дополнительно: готов к удаленной работе
Знание языков:
Обо мне
Я аналитик данных с 10-летним опытом работы в международных компаниях, связанных с предоставлением консалтинговых услуг в области бизнес-аналитики крупнейшим инвестиционным и отраслевым компаниям мира.
Навыки
PostgreSQL
Python
Анализ данных
SQL
Базы данных
ETL
Управление проектами
Oracle
ClickHouse
Arcgis
Участие в профсообществах
Опыт работы
- Российский телеком-оператор с 50 миллионами клиентов и 30 тысячами сотрудниковМосква • Более 5000 сотрудниковСтарший аналитик больших данныхАвгуст 2022 — По настоящее время (2 года и 5 месяцев)Git • SQL • PostgreSQL • Большие данные • ETL • Python • Apache Spark • Scala
- Wood MackenzieМоскваСтарший аналитик данныхМарт 2018 — Март 2022 (4 года и 1 месяц)
- ведение проекта по разработке нового интерфейса для загрузки новых и обновлению текущих данных. Согласование технического задания с командой DevOps и конечными пользователями, планирование и распределение задач в проектной команде, продвижение продукта в пределах департамента по работе с данными, отслеживание логов и ключевых метрик продукта. Сокращение затрат ресурсов на 50% с использованием нового решения, увеличение объемов загрузки данных на 60% (до 21 тыс. записей в месяц)
- создание, настройка и поддержка ETL-процессов в корпоративной системе, в том числе загрузка исходных данных на платформу, построение их модели, извлечение, и трансформирование для использования в коммерческих продуктах. Создание профиля добычи нефти, газа и конденсата по всем месторождениям России на уровне резервуаров с 2002 по 2020 годы включительно (~1,1 млн строк для 3,5 тысяч месторождений).
- поиск, анализ и интерпретация новых источников отраслевых данных, их интеграция в коммерческие базы данных. Увеличение покрытия слоя разведочных и поисковых скважин России с 75 до 90% от целевого уровня.
- обучение сотрудников компании методикам автоматизированной обработки данных с использованием SQL, Python, ETL-инструментов, проведение нескольких серий тренингов по повышению квалификации членов смежных команд. Мотивирование коллег по созданию и поддержке технической документации в базе знаний компании, проведение митапов и обменов знаниями по текущим проектам и используемым технологиям
Аналитик по данным • Аналитик данныхМарт 2015 — Март 2018 (3 года и 1 месяц)- участие в проекте по интеграции пространственных и атрибутивных наборов данных двух отраслевых баз данных, в том числе чистка, маппинг и выравнивание данных, загрузка массовых изменений и метаданных в реляционные базы данных. В результате получены однородные слои данных по более чем 120 тыс. объектов нефтегазовой отрасли (скважины, месторождения, лицензионные участки) по России и странам Центральной Азии.
- создание и поддержка многопользовательского интерфейса для регулярного мониторинга качества данных в коммерческих базах данных и повышению скорости публикации новых данных (от ежемесячной к еженедельной), интеграция нескольких инструментов в единый реестр проверок (350+), подготовка системы отчетности и регулярно обновляемой витрины данных для конечных пользователей. За два года использования интерфейса среднее число активных пользователей в месяц достигло 35-40 человек из разных департаментов, которые создают порядка 250-300 отчетов за этот же период, снижение количества клиентских запросов, связанных с некорректностью данных.
- участие в проекте по оптимизации рутинных рабочих процессов сбора, обработки и хранения данных с помощью средств автоматизации, систем бизнес-аналитики и перераспределения обязанностей. Увеличение производительности труда на 40%
Python • SQL • Microsoft SQL Server • ETL • Jira • PowerBI • Анализ данных • Business intelligence • Pandas - DeloitteМоскваСтарший аналитикИюнь 2011 — Март 2015 (3 года и 10 месяцев)
- Поддержка и ежемесячное обновление регионального набора данных по ключевым активам нефтегазовой отрасли России и стран Каспийского региона продукта PetroView (более 50 релизов)
- Обработка массивов разнородных данных (растрового, векторного, табличного вида) и их приведение к унифицированному виду с использованием геоинформационных систем и баз данных. Увеличение покрытия слоя объектов нефтегазотранспортной инфраструктуры до 90% от целевого для России и стран Каспийского региона
- Подготовка текстовых и медиа материалов для консалтинговых проектов и публикаций в отраслевых журналах (Petroleum Economist, Коммерсант), подготовка презентационных материалов и участие в профильных региональных конференциях в России и странах СНГ (Caspian Oil & Gas, KIOGE Kazakhstan Oil and Gas, Конференция пользователей ESRI в России и странах СНГ)
Arcgis • Python • SQL • Oracle SQL • Базы данных
Высшее образование
МГУ им. Ломоносова
Московский государственный университет имени М.В. ЛомоносоваМосква • 6510 выпускниковГеографическийСентябрь 2012 — Июнь 2014 (1 год и 9 месяцев)Магистр Геоинформатики и Картографии
Средний балл: 5.0
Тема магистерской диссертации: Составление карт оценки воздействия нефтегазотранспортной отрасли на окружающую среду
ГеографическийСентябрь 2008 — Июнь 2012 (3 года и 9 месяцев)Бакалавр Географии и Картографии
Средний балл 4.7
Тема итоговой квалификационной работы: Использование геоинформационных технологий для решения задач эколого-экономического мониторинга производственных объектов нефтегазового комплекса
Дополнительное образование
- PySpark - просто!Июнь 2022 — Июнь 2022 (1 месяц)
Разобрался с установкой Apache Zeppelin, изучил основы PySpark, в том числе создание сессий, чтение файлов, базовые трансформации и действия, запись и сохранение данных в файл
Apache Spark • Docker • PythonHadoop. Система для обработки больших объемов данныхАпрель 2022 — Июнь 2022 (2 месяца)После прохождения курса я получил знания основных способов хранения и методов обработки больших объемов данных, понял принципы работы распределенных систем в контексте фреймворка Hadoop и освоил практические навыки разработки приложений, используя программную модель MapReduce.
- Introduction to Big Data with Spark and HadoopМай 2022 — Май 2022 (1 месяц)Data Engineering - Data Warehousing for Business IntelligenceФевраль 2019 — Июль 2019 (5 месяцев)
- Симулятор управления продуктом на основе данныхМарт 2022 — Апрель 2022 (1 месяц)
- Master Statistics with Python Skill PathФевраль 2022 — Февраль 2022 (1 месяц)How to Analyze Business Metrics with SQL CourseФевраль 2022 — Февраль 2022 (1 месяц)Learn Intermediate SQL for Marketers and Product Managers CourseФевраль 2022 — Февраль 2022 (1 месяц)
- Agile Team Practices with ScrumМарт 2021 — Апрель 2021 (1 месяц)