Павел Варлашин

Работаю в небольшой команде аналитиков данных (3-4 чел.) в Сбер ID. Аудитория продукта превышает 100 млн. пользователей, а объёмы анализируемых данных измеряются порядками 10 ТБ - 1 ПТ.

Основной стек:

• Hadoop,
• Spark,
• Hive,
• Python,
• ClickHouse,
• Trino,
• Postgress,
• внутренняя BI-, AB- и платформа веб-аналитики.

Обязанности:

• построение дерева продуктовых метрик и разработка методик их расчёта;
• разметка веб-метрик продукта;
• исследование пользовательского поведения (аналитика событийных графов в Spark);
• проведение А/Б-тестов, все этапы: планирования эксперимента, настройка сплитования и меток, ПСИ и аналитика результатов.
• BI-аналитика продукта (разработка витрин на ClickHouse и дашбордов, тестирование и вывод их в прод);
• исполнение сотен ad hoc'ов от десятка продакт менеджеров/оунеров/лидов или их делегирование младшим коллегам с контролем результата;
• разработка ТЗ и контрактов (SLA) для DE и команд разработки;
• разметка модели бизнес-данных для интеграции ИИ-помощников в BI-аналитику.

Результаты и достижения:

• перенёс ряд ключевых дашбордов с QlikSense на новую внутреннюю разработку;
• разработал критерии оценки фин. эффективности продукта и рассчитал показатели;
• внедрил практику контроля качества данных в нашей команде DA&DE на всех этапах: от тех. проверок при заливке реплик (с моей стороны разработка ТЗ и приёмка, реализация со стороны DE) до бизнес-тестов в финальных витринах и BI-платформе;
• стандартизировал логирование одних и тех же метрик/параметров в них между разными продуктами и платформами;
• провалидировал методики и устранил недочёты в рассчёте существующих метрик, и со следующего квартала мы стали поставлять реальные показатели.

Занимался в целом продуктовой web-аналитикой:

- исследования,

- А/Б-тесты,

- разработка аналитических сервисов,

- ad hoc задачи.

В связи с NDA, без подробностей.

• руководил командой из 5 аналитиков;
• внедрил в команде систему трекинга проектов и задач, повысив прозрачность процессов и переиспользование накопленного опыта;
• разработал ряд значительных улучшений локального аналитического фреймворка: разбил большой монолит с многочисленными взаимозависимостями на отдельные репозитории и сервисы, ускорил его в несколько раз и упростил обновление;
• установил единые стандарты для написания кода, типизации и оформления документации;
• администрировал локальную СУБД, оптимизировал используемый объём хранилища с 40 ТБ до 8;
• наладил процесс предоставления оперативных (ad-hoc) отчётов по срочным запросам мэрии и дирекции;
• вёл тех. собеседования и проводил онбординг новых специалистов;
• мигрировал фреймворк и существующие процессы на новые источники в кратчайшие сроки: адаптировал код и отчёты, контролировал разработку ТЗ на критически недостающие витрины, настроил безопасные подключения и запрашивал доступы, поддерживал обратную связь по неполным/некорректным данным и опосредовал диалог между тех. командами и дирекцией для обеспечения бесшовного перехода на новые процессы;
• организовывал и предоставлял аналитическую поддержку кризисных команд: сбор статистики, поиск контактных данных, адресов, планирование маршрутов и т.п. (массовые отравления и прочие ЧП);
• выступал связующим звеном для инициатив от медицинских учреждений в дирекцию, способствуя запуску мониторинговых проектов.

Ключевые обязанности и достижения команды под моим руководством:

• реализовали регулярный мониторинг объёмов оказываемых услуг по основным проектам направления первичной медико-санитарной помощи;
• контролировали доступность медицинской помощи для > 15 млн. пациентов, вывели и удержали показатели обеспеченности выше 95% для большинства направлений;
• отслеживали злоупотребления внутри ЕМИАС и в работе департамента в целом (антифрод-аналитика);
• предоставляли аналитическое сопровождение проектов смежных отделов, например: расширили сценарии применения телемеда, уменьшили кол-во точек печати (лизинг) на 50%, разработали сервис регистрации нарушений в поликлиниках;
• разработали и сопровождали десяток телеграм-сервисов (боты) для взаимодействия с заведующими мед. учреждений, сотрудниками МФЦ и дирекцией;
• поддерживали более сотни существующих автоматизированных процессов: контроль рабочего времени, оснащённость техникой, анализ видеонаблюдения, контроль эпидемиологической обстановки.

• провёл непрерывный байесовский филогеографический анализ распространения вируса гепатита А IA подгенотипа в Евразии;
• тестировал гипотезы байесовскими методами, включая Path, Stepping Stone и Nested samplings;
• разработал десятки CLI-скриптов на Python и Bash для распараллеливания задач, конвертации и анализа данных;
• исполнял задачи по парсингу, фильтрации, предподготовке и конвертации данных;
• разрабатывал веб-роботов для взаимодействия со сторонними сервисами, как имеющими API, так и ручных (через selenium & IMAP);
• работал с высокопроизводительными вычислительными кластерами;
• занимался обработкой геоданных, геокодированием и т.п. (geopandas);
• разработал инструмент визуализации результатов филогеографического анализа, позволяющий отображать их на интерактивной карте, доступной, как простой HTML файл;
• активно выступал на внутренних конференциях компании и внешних мероприятиях;
• некоторое время исполнял обязанности руководителя научной группы во время смены руководства.