👀 Классные компании ищут бэкендеров — на Вайб-чеке → vibe.habr.com
Агамет Агаметов (vipanzer), 33 года, Россия, МоскваАгамет Агаметов (vipanzer), 33 года, Россия, Москва

Агамет Агаметов

Архитектор данных - от проекта через политику до культуры данныхАрхитектор данныхСредний (Middle)
Ищу работу

Контакты

Войти
Возраст: 33 года
Опыт работы: 4 года и 5 месяцев
Регистрация: 09.08.2021
Последний визит: 4 дня назад
Гражданство: Россия
Местоположение: Россия, Москва
Дополнительно: готов к удаленной работе
Знание языков: Английский В1Лезгинский А1Арабский А1

Обо мне

Архитектор данных - спроектировав платформу данных, создаёт политики и транслирует культуру.

Навыки

Системная аналитика
Бизнес аналитика
Анализ требований
SQL
PostgreSQL
Анализ данных
DWH
ETL
Apache Airflow
Apache NiFi

Участие в профсообществах

Опыт работы

  • Разрабатываем цифровые сервисы на заказ
    МоскваОт 100 до 1000 сотрудников
    Системный аналитик (Средний)Аналитик
    Июнь 2024 — Сентябрь 2024 (4 месяца)

    Проект - Интегрированная Фабрика Данных

    Участвовал в реализации MVP обновлённой модели данных, по итогам которого было принято решение двигаться в другом направлении.

  • Реализуем проекты разработки, развития и сопровождения новых ИТ-решений и платформ в рамках СИБУРа
    МоскваОт 1000 до 5000 сотрудников
    Архитектор данных (Средний)Архитектор данных
    Декабрь 2021 — Июнь 2024 (2 года и 7 месяцев)

    Архитектура данных

    с августа 2023 по июнь 2024

    Совместно с владельцем продукта собирал и анализировал требования к аналитическим продуктам, от переноса отчётов с экселей на дашборды в Tableau и FineBi, до внедрения решений на основе машинного обучения, и всё с интеграцией и обработкой данных с помощью Airflow и Nifi и хранением данных в Озере на Vertica.

    Проводил системный анализ источников данных, готовил для них маппинги на объекты в Озере и ставил задачи на интеграции инженерам данных.

    Проектировал модели данных продуктов в разработке в соответствии с требованиями к логической модели детального слоя данных.

    Готовил SQL (DDL+DML) составляющую скриптов обработки данных, начиная с исторического слоя и заканчивая витринами, с учётом ограничений держателей платформы данных на потребление ресурсов.

    Проактивно участвовал как во внутрикомандных коммуникациях, так и с заказчиком, особенно в части ориентации продукта на передачу на поддержку, с учётом предыдущего опыта поддержки продуктов.

    Писал документацию к разработанному продукту в архитектурной части для передачи на поддержку.

    Основные достижения связаны со значительным сокращением трудозатрат, благодаря предложениям:

    • по переиспользованию данных ранее разработанных продуктов;
    • синхронизации с другими командами разработки;
    • доработке аргументации для заказчика в защиту решений команды.

    Поддержка аналитических продуктов

    с декабря 2021 по июль 2023

    Выполнял функции одновременно трёх линий поддержки по продуктам разработанным в "Управлении данными и аналитикой": дашборды (Tableau), витрины (Vertica), тракты данных и интеграции (ELT в Airflow и Nifi).

    • Обрабатывал массовые запросы на консультацию по доступам.
    • Давал расширенные консультации по разработке дашбордов и написанию запросов к аналитической базе для self-service.
    • Решал жалобы пользователей на ошибки или поломки продуктов.
    • Проводил обратный инжиниринг дашбордов, витрин, etl/elt-скриптов.
    • Реализовывал запросы на минорные доработки.
    • Мониторил, разбирал и давал предложения по устранению инцидентов трактов данных.
    • Работал с инцидентами платформы данных, в части коммуникации с пользователями и сбора фактуры по инцидентам.
    • Модерировал Tableau сервер.
    • Поддерживал ролевую модель доступов к продуктам.
    • Писал инструкции для сотрудников поддержки и пользователей.

    Основные достижения:

    • Подготовил фактуру для обоснования запуска проекта по ликвидации технического долга:
      • обратил внимание руководства на наиболее проблемные продукты на поддержке;
      • собрал статистику обращений по проблемным продуктам;
      • описал типовые проблемы, с которыми сталкиваются внутренние пользователи.
    • Создал дашборд и витрину со статистикой работы команды поддержки и её сотрудников
      • с ключевыми метриками (SLA по своевременности обработки обращений и удовлетворённости пользователей)
      • и вспомогательными (загруженность сотрудника, временные затраты на обработку, поиск решения, коммуникацию, сложность обращений).
    • Написал инструкции для новых сотрудников по обязанностям и инструментам, что позволило больше времени уделять обращениям третьей линии, вместо первых двух.
  • Министерство Российской Федерации по делам Северного Кавказа
    Москва
    Главный специалист-аналитик отдела продвижения экспортных и инвестиционных возможностей
    Октябрь 2018 — Апрель 2020 (1 год и 7 месяцев)

    Министерство было упраздненно, что стало основанием для увольнения.

    Выполнял задачи по сбору разрозненной отчётности с подведомственных регионов и организаций, смежных отделов и федеральных органов власти, сведению этой отчётности и подготовке на её основе аналитических материалов для текущей работы и заседаний руководства.

    Дополнительно вёл отчётность и аналитику по демографии подведомственного федерального округа.

    Также участвовал в подготовке и сопровождении участия Министерства и его первых лиц в экономических, инвестиционных и отраслевых форумах.

    Параллельно был введён в состав Рабочей группы в области торгово-экономического, инвестиционного и регионального сотрудничества при Российско-Иракской комиссии по торговле, экономическому и научно-техническому сотрудничеству в качестве ответственного секретаря.

    Готовил крупный обмен бизнесс-миссиями, пока не было принято решение о расформировании Министерства.

Высшее образование

  • Финансовый университет

    Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
    Социология и политология
    Август 2016 — Август 2018 (2 года)

    Магистр политических наук , технологии дестабилизации политических режимов, SPSS.

  • РУДН

    Российский университет дружбы народов
    Гуманитарных и социальных наук
    Август 2011 — Август 2016 (5 лет)

    Бакалавр политических наук, "арабская весна".

Дополнительное образование

  • karpov.courses

    Ваш путь в Data Science
    Декабрь 2023 — Март 2024 (3 месяца)

    В ходе повышения квалификации освежил и дополнил, систематизировал и отработал в практических заданиях знания по:

    • Сбору требований
    • Расчёту нагрузки на систему
    • Высокоуровневому дизайну
    • Выбору БД
    • Модульному подходу к дизайну
    • Масштабированию систем
    • Повышению отзывчивости
    • Внедрению подсистем

    В рамках финального проекта разработал дизайн для системы глобального дейтингового сервиса.

  • Яндекс Практикум

    Обучаем разработчиков, тестировщиков, аналитиков, дизайнеров, интернет-маркетологов
    Октябрь 2020 — Июнь 2021 (8 месяцев)

    За полгода погружения в аналитику данных с командой Практикума освоил стэк инструментов и приобрёл навыки позволившие реализовать более десятка различных проектов.

    При работе над проектами использовал следующий стэк:

    • Python и его библиотеки и модули:
      • Pandas,
      • NumPy,
      • SciPy,
      • Scikit-learn,
      • Math,
      • RegEx,
      • PyMystem3,
      • Requests,
      • Beautiful Soup,
      • SQLAlchemy,
      • Matplotlib,
      • Seaborn,
      • Plotly,
      • Dash;
    • SQL, PostgreSQL;
    • Jupyter;
    • Tableau.

    Выполнял задачи:

    • подготовки и предобработки данных;
    • исследовательского, когортного и событийного анализа;
    • описательной статистики и проверки статистических гипотез;
    • расчёта маркетинговых, продуктовых и бизнес метрик;
    • приоритизации гипотез;
    • анализа результатов и оценки корректности проведения A/B-тестов;
    • прогнозирования и кластеризации с помощью машинного обучения моделей;
    • визуализации данных и построения дашбордов;
    • написания ETL-скриптов;
    • сложных запросов и выгрузки данных.

    Реализованные проекты и навыки отработанные в них:

    • Изучение закономерностей, определяющих успешность игр: предобработка и исследовательский анализ данных, описательная статистика и проверка статистических гипотез.
    • Оптимизация маркетинговых затрат в Яндекс.Афише: когортный анализ, юнит-экономика и метрики (LTV, CAC, Retention rate, DAU, WAU, MAU, ROMI).
    • Создание дашборда с метриками взаимодействия пользователей с карточками статей Яндекс.Дзена: скрипт пайплайна, выгрузка данных, дашборд в Tableau.

    Все выполненные проекты в репозитории -https://github.com/Vipanzer/data_analysis_prof_at_yandex_practicum