- Провел 7 A/B тестов на офлайн магазинах, повысив индекс потребительской лояльности на 5%, РТО на 2,5%. - Провожу порядка 5 A/B тестов акций на лояльных клиентах ежемесячно, в среднем с повышением РТО категорий на 10-20%. Выявляем наиболее успешные маркетинговые компании для перезапуска. - Автоматизировал процесс расчета эффекта на РТО от проведения акции. Это сократило время подготовки отчетов на 60%. - Доработал методологию оценки эффекта от коммерческих любимых категорий, что повысило точность получаемой компенсации на 50%. Выявил технические баги, которые вели к некорректным расчетам, перенастроил вычисления на актуальные и поддерживаемые источники данных. - Взаимодействую с инженерами по качеству данных- завожу инциденты о нехватке данных; с отделом безопасности- готовлю аналитику фрода. - Провожу онбординг и ревью выполненных задач для новых младших аналитиков. Также провожу ретро для команды аналитики. Технологии: Languages: Python, SQL A/B test: t-test(+linearization; cuped), casual inference methods (PSW), diff-in-dif

Работал в департаменте интегрированного риск менеджмента, ALM риски. Был задействован во всех этапах разработки моделей машинного обучения: выгрузка данных (Greenplum), EDA (numpy, pandas, matplotlib), построение моделей (statsmodels, sklearn). Работал с pySpark, Bitbucket.