Юлия Алексейчук
Аналитик по данным • Продуктовый аналитик • Младший (Junior)
От 70 000 ₽ • Ищу работу
Контакты
Возраст: 29 лет
Опыт работы: 5 лет и 5 месяцев
Регистрация: 19.03.2024
Последний визит: 11 месяцев назад
Гражданство:
Местоположение: Россия, Москва
Дополнительно: готова к удаленной работе
Знание языков:
Обо мне
Люблю раскладывать всё по полочкам и систематизировать данные. Когда я работала в ретейле на прошлом месте работы, мне всегда была интересна часть работы, где мы изучали отчеты по продажам и анализировали, как увеличить доход. Своё знакомство с анализом данных я начала с курсов на платформе Stepik, а затем продолжила на курсе «Аналитик данных» в Яндекс.Практикуме.
Рассматриваю предложения на должность аналитика данных в сферах ретейла/e-commerce/маркетинга с гибридным графиком работы или полностью удаленным.
Готова рассмотреть график работы полностью в офисе на время испытательного срока (или на постоянной основе, если офис находится недалеко от м.Водный Стадион)
Навыки
Внутри навыка можно посмотреть пройденные и доступные тесты
Python
Pandas
SQL
PostgreSQL
Tableau
Jupyter Notebook
Microsoft Excel
Английский язык
Visual Basic для приложений
Опыт работы
- Младший байерОктябрь 2021 — Ноябрь 2023 (2 года и 2 месяца)
Обязанности:
- работала с действующими поставщиками (сопровождала поставки от предложения до приёма товара на складе);
- работала с договорами в 1С;
- искала новых поставщиков/бренды на российском и зарубежном рынках, посещала профильные выставки и участвовала в командировках;
- участвовала в мониторингах регулярного ретейла;
- размещала производственные заказы (проводила мониторинг модных тенденций, переговоры с фабриками по ценам и срокам, сопровождала поставки).
Достижения:
- Нашла 5 новых фабрик для производства под СТМ компании и заключила с ними договоры, согласовала поставки, в итоге оборачиваемость и доход по этим поставкам были лучше плановых.
- Подготовила сезон FW (производство под СТМ) по вязаному трикотажу на выделенный бюджет, по итогам сезона план по доходу был выполнен.
- Автоматизировала свою работу в MS Excel с помощью макросов через код VBA, сократив таким образом время, необходимое для рутинных задач, в два раза.
- Посольство Италии в МосквеАдминистраторЯнварь 2019 — Февраль 2020 (1 год и 2 месяца)
- Приём и распределение телефонных звонков (на русском, итальянском и английском языках), консультация, обработка и передача информации сотрудникам посольства;
- Поддержание в актуальном состоянии списка контактов посольства;
- Выполнение поручений руководителя;
- Взаимодействие с курьерскими службами.
- Частная практика, работа без зачисления в штатПереводчикОктябрь 2018 — Сентябрь 2021 (3 года)
- Письменный перевод (новостные статьи) – Global Voices;
- Аудиовизуальный перевод – фильмы, сериалы, телепередачи (под закадр и субтитры) в RuFilms и TED Talks.
- ЭспокадаАссистент менеджера по закупкамИюль 2018 — Октябрь 2018 (4 месяца)
- Ведение документации в 1с и Excel;
- Работа с иностранными поставщиками (от размещения заказа до отгрузки товара).
Высшее образование
- Институт лингвистикиСентябрь 2013 — Июль 2018 (4 года и 10 месяцев)
Дополнительное образование
Яндекс Практикум
Обучаем разработчиков, тестировщиков, аналитиков, дизайнеров, интернет-маркетологовМосква • 15656 выпускниковАвгуст 2023 — Март 2024 (7 месяцев)- изучала язык программирования Python, в частности, библиотеки Pandas, Matplotlib, NumPy, SciPy, Seaborn, Plotly;
- освоила СУБД PostgreSQL;
- познакомилась со статистическим анализом данных: комбинаторика, теория вероятностей, проверка гипотез с помощью статистических тестов;
- научилась анализировать бизнес-показатели: Retention Rate, Churn Rate, Conversion Rate, LTV, CAC и ROI;
- научилась анализировать данные A/B-тестов и применять статистический анализ к их результатам;
- изучила основы работы с Tableau.
Портфолио с учебными проектами на GitHub:
- «Определение факторов успешности компьютерных игр» — изучаем закономерности, определяющие успешность игр на основе исторических данных о продажах игр из открытых источников;
- «Приоритизация гипотез и анализ A/B-теста» — в первой части проводим приоритизацию гипотез по фреймворкам ICE и RICE, во второй части проводим анализ результатов A/B-теста на основе данных интернет-магазина;
- «Анализ пользовательского поведения в мобильном приложении» — изучаем, как ведут себя пользователи мобильного приложения в стартапе, который продаёт продукты питания, а также исследуем результаты A/A/B-эксперимента, где мы обновили шрифт во всём приложении.
Ссылка на проекты:
https://github.com/yulia-alexeychuk/yandex_practicumPython • SQL • PostgreSQL • Tableau • Анализ данных