Егор Творогов

Занимался дизайном аб-тестов, выдвигал гипотезы, собирал данные и подводил итоги, используя статистические критерии. Довелось провести 3 таких полноценных теста, использовал для двух из них Z test для пропорций и для одного парный T test.
Провел большое исследование на ретро данных на предмет необходимости сегментации каналов привлечения до входа потенциальных клиентов на шаг воронки, связанного с переходом от заинтересованности до сопровождения оператором целевого действия продажи. Использовал непараметрический критерий, тк распределение отличалось от нормального и сравнил попарно все каналы между собой, защитил результат перед заказчиками и передал на исполнение в другой отдел.
Собрал большой отчет в superset, где отразил множество бизнесовых и операционных метрик, воронку привлечения и продаж, подвел unit экономику. Для этого отчета проделал большой путь сбора, интерпретации данных, составления бизнес требований, разбора в дереве метрик и выведение отчета на регламентное обновление.
Участие в проекте «Быстрые тесты», до входа в AB быстрый заход по тестовым группам для определения лидирующих вариантов и передаче их в полноценный AB. Я непосредственно занимаюсь сбором данных, их обработкой, расчета выбранных мной метрик (на основе экспертизы) и подведением итогов, выбором конечных групп, которые далее пойдут в AB.
Довелось выступить на внутренней конференции на тему SLA.

На текущем месте работы бОльшее кол-во задач приходится на операционный стрим, регламентные расчеты ресурсов и задачи, связанные с расчетом мотивации, вознаграждения партнеров в рамках ОП. Но также присутствуют задачи повышенной неопределенности, с призрачным ТЗ и отсутствием понимания, что в итоге должно получиться у заказчиков.

Разработал новый автоматический процесс, связанный с рассылкой итоговой отчетности в рамках ОП, способствовал масштабированию на все продукты в рамках отдела и высвободил большое кол-во времени операционных руководителей, за что был особо отмечен руководителем отдела.

Совмещал должности «Python аналитик» и «Бизнес аналитик». В мои задачи входило обслуживание нескольких бизнес-линий продукта, связанного с играми и игровой активностью пользователей. Занимался переговорами с заказчиками, сбором подходящих данных с помощью SQL, обработкой сырых данных, преобразование, их очисткой. В jupyter notebook с помощью Python и набора библиотек для анализа занимался проверкой различных гипотез, поиском аномалий, закономерностей, статистическим анализом, в том числе часто когортным. Формулировал выводы, переводя с языка цифр и статистик на человеческий. Делал информативные визуализации в подтверждения или для ознакомления с ситуациями по метрикам. Работал с типичным набором качественных и количественных метрик (ARPU, ARPPU, Paying share, Session per user, lifetime, LTV…), самостоятельно их рассчитывал и оценивал за разные временные промежутки по разным разрезам трафика. Заливал отчеты и код на GitHub. Удалось проделать удачное code review более опытных коллег. Принимал активное участие в социальной жизни коллектива: созвоны, игры в кооперативе, совместное обсуждение новостей и научных статей, подходов в области анализа данных и машинного обучения.