— Изучал продукт краудсорсинга и внутренние процессы, разрабатывал и совершенствовал метрики для оценки эффективности бизнеса. — Формулировал гипотезы, разрабатывал дизайн экспериментов и планировал A/B-тесты совместно с командой. Анализировал результаты тестов, оценивал влияние внесённых изменений и готовил рекомендации по развитию продукта. — Создавал и дорабатывал дашборды для отслеживания важных метрик и изменений в продукте. — Работал с DWH Yandex Crowd, разрабатывал аналитические витрины для команды и смежных подразделений. Основные результаты: — Разрабатывал методологию и исследовал продукт, чтобы выявить какие процессы можно оптимизировать. — Разработал методологию повторного использования исполнителей в различных направлениях бизнеса. — Разработал методологию подсчета времени работы исполнителей. — Разработал и интегрировал метрику производительности и эффективности исполнителей. - Сбор, анализ и разработка требований к автоматизированным системам - Формирование и выгрузка аналитических отчетов по запросу или на регулярной основе - Выгрузка данных из баз данных, хранилищ, витрин и других источников - Визуализация данных продукта или бизнеса в аналитических дашбордах - Сбор, анализ и разработка требований к системам баз данных и хранилищам данных - Поиск инсайтов, взаимосвязей и закономерностей в данных, их интерпретация - Подготовка и проведение презентаций с результатами анализа и моделирования данных - Прогнозирование метрик финансовой эффективности продукта или бизнеса - Организация сбора, обработки и хранения больших данных (Big Data), включая неструктурированные данные и данные в нестандартном формате - Проектирование и настройка витрин данных из общего корпоративного хранилища по запросу бизнес-заказчика и аналитиков компании

Бизнес-анализ: Понимание предметной области бизнес–заказчика Проведение kick-off встреч с бизнес–заказчиками (заполнение чек-листов, проведение интервью) Согласование требований и ведение документации по DS-модели Подготовка презентационных материалов ко встречам с бизнес-заказчиками Системный анализ: Понимание общей архитектуры и интеграционных процессов в Банке. Поиск и согласование с архитекторами Банка источников данных для DS модели Участие в пилотировании и выводе в production DS модели Анализ данных: Сбор и обработка полученных данных Верификация данных (проведение тест-case на технические и логические ошибки в данных, валидация данных) Формирование датасетов/витрин для DS-моделей Участие в формировании фичей для DS моделей

- Разработка отчетности по процессам работы с портфелем просроченной задолженности (Tableau, Python) - Оценка проблемных активов с целью их приобретения у внешних партнеров - Подготовка данных Data Sources, с дальнейшим анализом эффективности существующих процессов Collection (PostgreSQL, EDA) - Оптимизация скриптов с помощью Explain/explain analyse Основные результаты: - Была проведена кластеризация коллекторов по их метрикам эффективности и поведенческим метрикам, для улучшения назначения на должников. - Разработан дешборд для анализа поведенчиских метрик пользователей на сайте и в мобильном приложении.