Юрий Ивлев

Стек: SQL, Python, DataLens

Продукт: EdTech-платформа занятий B2C клиентов

Аналитические задачи и достижения:

— Создал комплексную систему мониторинга продукта: спроектировал и реализовал 50+ дашбордов в DataLens, покрывающих воронку клиента от активации до удержания (Retention, Activation Rate, NPS, Homework Completion Rate и др.). Система стала единым окном правды для продуктовой команды и топ-менеджмента, заменив хаотичные ad-hoc запросы;

— Обеспечил бесперебойную работу операционных процессов: подготовил и автоматизировал сотни регулярных выгрузок и расчётов, снизив ручной труд и вероятность ошибок;

— Подготовил data-driven решения: выполнил 25+ прикладных исследований (анализ пользовательских путей CJM, когортный анализ, проверка гипотез), результаты которых напрямую использовались для улучшения продукта и повышения удовлетворённости клиентов. Каждое исследование завершалось конкретными рекомендациями и передачей гипотез в бэклог разработки.

Управление командой и наставничество:

— Выстроил процесс найма и адаптации аналитиков: сформировал профиль кандидата, спроектировал тестовое задание, провёл технические интервью и полный цикл онбординга для двух аналитиков. В результате команда выросла, что позволило расширить объем аналитических задач;

— Оптимизировал распределение задач: ввёл практику декомпозиции крупных продуктовых задач на независимые подзадачи, распределял их между аналитиками, контролируя сроки и качество исполнения. Это позволило параллелить исследования и кратно сокращать Time-to-Insight для продуктовой команды;

— Внедрил стандарты качества и код-ревью: на постоянной основе ревьюил код и дашборды, разработал внутренние гайдлайны по визуализации и структуре запросов. Как следствие, дашборды стали единообразными и надёжными, а новые аналитики быстрее выходили на автономность.

Прошел обучение в Яндекс Практикуме по программе Аналитик данных и получил
практический проектный опыт в Яндекс Мастерской

В рамках обучения и проектной работы выполнял полный цикл аналитических задач: от предобработки и исследования данных до проверки гипотез, расчета продуктовых метрик и подготовки аналитических выводов для бизнеса

— Проводил статистический анализ, EDA, предобработку данных на Python (Pandas, NumPy, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Plotly). Среда: Jupyter Notebook
— Проводил когортный анализ, анализ бизнес-метрик, рассчитывал unit-экономику (LTV, CAC, ROI, ARPU, ARPPU, CPA, DAU, MAU, Churn, Retention, Conversion)
— Анализировал результаты A/B, A/A, A/B/n -тестов (расчет выборки, проверка гипотез, расчет p-value и стат. значимости)
— Работал с данными из СУБД с помощью SQL (subquery, joins, CTE, window functions, temptables, views) Диалекты: MySQL, PostgreSQL, ClickHouse. Клиент: DBeaver
— Строил дашборды и визуализировал метрики в BI-системах: DataLens, Tableau и dash
— Автоматизировал задачи в cron, разворачивал Linux VM
— Выстраивал ETL-процессы, работал с Git
— Производил расчеты с использованием сложных формул, сводных таблиц в Excel и Google Sheets

Реализовал 14 аналитических проектов
Моё портфолио: https://github.com/yuriy-ivlev/yandex_practicum

— Обучал детей от 5 до 12 лет инженерии, электронике, программированию;
— Составлял планы занятий, организовывал учебный процесс;
— Контролировал работу младших преподавателей;
— Готовил учеников 11-го класса к сдаче ЕГЭ по физике.