Chief Data Monetization Officer отвечал за создание, управление и монетизацию продуктов, созданных на основе данных международной B2C / B2B платформы аналитике в сфере криптовалют. В рамках данной должности удалось реализовать следующие проекты. * Продуктовая аналитика: создал "с нуля" юнит продуктовой аналитики, внедрив сначала Amplitude, а потом Posthog. * Agile управление продуктом: Разработал и внедрил Scrum процессы управления продуктом в Notion. * Продукты и фичи: разработал и внедрил ряд продуктов (Social Trends) и фичей, в том числе на основе AI (AI Summaries, Trending Coins, Trending Stories, Key Narratives, Alpha Narratives). * Оптимизация состава и качества данных: Внедрил систему управления жизненным циклом метрик (Metric Lifecycle Management), что позволило сократить количество активных метрик на 88%), обеспечив стейкхолдеров и клиентов «чистыми» и сертифицированными данными для принятия стратегических решений. * Автоматизация B2B-аналитики (AI Agents): Спроектировал и внедрил прототип Knowledge Graph как бэкенд для LLM RAG и AI-агентов, автоматизировав процесс глубокого исследования (Due Diligence) активов для институциональных клиентов. * Система оперативного реагирования: Разработал систему «Smart Anomalies» на базе статистических отклонений, обеспечившую автоматическое уведомление руководства и клиентов о критических изменениях рыночных паттернов и нарративов в реальном времени. * Стратегическое партнерство: Соосновал Blockchain Research Initiative совместно с St. Gallen University, реализовав исследования ROI инфлюенсеров и систематического трейдинга. * Прочее: - Проведение экспериментов с целью проверки гипотез о продукте - Сбор, анализ и разработка требований к системам баз данных и хранилищам данных - Прогнозирование метрик финансовой эффективности продукта или бизнеса - Визуализация данных продукта или бизнеса в аналитических дашбордах - Подготовка и проведение презентаций с результатами анализа и моделирования данных - Поиск инсайтов, взаимосвязей и закономерностей в данных, их интерпретация - Мониторинг, оценка качества и улучшение моделей машинного обучения, выведенных в продакшн - Создание и улучшение промпт-запросов для генеративных моделей и сервисов

-- Собрал отдел из 4х Data Scientists за 3,5 недели; -- Отвечал за взаимодействие с внутренними заказчиками и смежными подразделениями, сбор и оценка потребностей в AI / Data science решениях, консультация заказчиков; -- Участвовал в декомпозиции и приоритизации задач на Data Science для всех отделов кампании; -- Прорабатывал продуктовые гипотезы для маркетинга, маркетплейса и паблишинга мобильных игр; -- Разработали более 15 моделей для скоринга платящих, оттока и расчета LTV для мобильных игр; -- Совместно с Лабораторией Искусственного Интеллекта Сбера разработал (в качестве заказчика) скоринговую модель на "сырых" игровых событиях с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN); -- Разработал MVP нейросети для генерации креативов под рекламные кампании на основе генеративных AI моделей; -- Организовывал взаимодействие по исследовательским вопросам с R&D подразделениями Сбера: Лабораторией ИИ, SberDevices, блоком B2C; -- Выступал от лица компании на публичных мероприятиях по теме Data Science и Artificial Intelligence в компьютерных играх;

-- Отвечал за аналитику Продуктового офиса "Видео" и видеосервиса Wink; -- Внедрил широкую витрину данных по пользователям Customer 360 для задач аналитики и машинного обучения; -- Сделал пилотный проект по продуктовой аналитике, основанной на машинном обучении (Machine Learning Based Product Analytics); -- Автоматизировал управленческую отчётность продукта; -- Участвовал в разработке стратегии и KPI по сквозной и маркетинговой аналитике продукта.

-- Поддержка аналитических решений на SPSS Modeler -- Разработка OpenSource аналитических решений на R/Python

- Инициировал и провел Customer Development платформы для стриминга wasd.tv, включая всероссийский опрос аудитории стриминга, - Создал в Shiny dashboard c продуктовыми метриками wasd.tv, - Разработал систему геймификации для проекта, - Проводил образовательные сессии по внедрению data driven культуры в отделе esports, - Выполнял ad hoc исследования по маркетингу и продукту

Руководство научно-исследовательской и проектной деятельностью в области сетевого анализа данных из Social Media (Twitter, Facebook, Vkontakte, и т.д.); Проведение тренингов, лекций и семинаров по анализу и визуализации социальных сетей (Social Network Analysis) в R, NodeXL, Gephi; Написание научных статей в международные академические журналы

Анализ данных в департаменте Big Data: -- скоринг локаций для размещения салонов; -- моделирование оттока с помощью методов анализа графов; -- построение сегментов с помощью графовой кластеризации; -- предсказание обращений пользователей в call center

Data Management: обработка и обеспечение целостности данных для последующего анализа; Knowledge Management: подготовка инструкций по текущим процедурам и алгоритмам работы в Excel и SPSS; R&D: разработка альтернативной платформы для ETL и анализа данных на основе R; разработка новых продуктов и методологий анализа данных.

Чтение модуля по «Анализу Социальных Сетей» в рамках курса по методам социологических исследований;

Консультирование по вопросам социальных технологий, современных методов анализа данных и анализа социальных сетей;

R&D, Data Analysis, Visual Analytics, Social Network Analysis, Risk Management, Computer Forensics, Corporate Intelligence, Fraud Investigation Разработал и реализовал методологию поиска и анализа неформальных связей между контрагентами в он-лайн социальных сетях для системы автоматизированного поиска признаков мошенничества, скрытых аффилиаций и конфликтов интересов RADAR; Занимался разработкой технологии автоматической дедупликации почтовых адресов на основе алгоритмов машинного обучения для системы RADAR; Сопровождал внедрение семантических технологий для системы RADAR, внутренних продуктов для автоматизации работы отдела Corporate Intelligence (ASTRUS), анализа и визуацизации данных (KDAT), визуальной аналитики (Tableau Software); Создавал маркетинговые материалы для презентации разработок компании для зарубежных офисов; Проводил внутренние тренинги по сетевому анализу и анализу данных в social media.

Преподавание методов сбора и анализа социологической информации на отделениях "Прикладная Математика", "Программная Инженерия", "Менеджмент", "Логистика".

Веб-аналитика и работа с Google Analytics; Подготовка отчётности и социологическая экпертиза;

Разработка методологии исследований в интернете; социологическое сопровождение проектов по мониторингу ФОИВ; построение экспертных сетей.