- Выступал ключевым аналитическим партнером для бизнеса, C‑level и смежных команд: консультировал по возникающим вопросам, участвовал в проработке решений, координировал межкомандную работу по внедрению изменений, проводил верификацию данных и аналитическую оценку инициатив других отделов. (PostgreSQL, Python, Jira, Confluence) - Проведена декомпозиция существующей БД и legacy‑процессов; подготовлена документация по структуре данных и аналитическим сущностям, что сформировало основу для дальнейшего развития аналитического контура. (PostgreSQL, Python, Confluence) - Создана база данных юнит‑экономики компании и витрины по основным направлениям бизнеса; дополнительно реализованы калькулятор юнит‑экономики для планирования, логика KPI‑метрик отделов и методология выбора валюты и пересчета показателей в финансовой отчетности и юнит‑экономике. (PostgreSQL, Python, Power BI) - Проработана архитектура ClickHouse со слоями данных и разделением БД с учетом будущих доработок, масштабирования и интеграций. (ClickHouse, PostgreSQL) - Запущены и поддерживаются аналитические пайплайны в Airflow на базе Linux для регулярных расчетов и автоматизации аналитических процессов. (PostgreSQL, Bash, Python, Power BI) - Создана система мониторинга и алертинга через различные каналы связи для контроля стабильности процессов, качества данных и оперативного реагирования на отклонения. (PostgreSQL, Python, Grafana, Slack API) - Разработана и развивалась система атрибуции клиентов и ключевых бизнес‑сущностей, включая ее последующие доработки и расширение логики. (PostgreSQL, Bash, Python, Power BI) - Реализованы интеграции с API контрагентов; сформированы требования к возвращаемым данным для необходимых атрибуций и дальнейшего использования в аналитике. (PostgreSQL, Python, Jira, Confluence) - Проводилась кризисная аналитика; разработаны инструменты для предотвращения рисков и их последующего мониторинга. (PostgreSQL, Bash, Python, Power BI) - Выполнялась аналитика удержания клиентов и оценка клиентских сегментов из новых стран для поддержки решений бизнеса по развитию и качеству привлечения. (PostgreSQL, Bash, Python, Power BI) - Реализован и сопровождался проект по финансовой сверке с контрагентами на стороне аналитики; инициирован переход к постоянному автоматизированному решению через разработку для работы с большими объемами данных. (PostgreSQL, Python, Grafana, Tableau, Jira, Confluence) - Строились sankey‑диаграммы по фронтовым действиям, выявлялись узкие места в пользовательском пути и проблемы логирования фронтовых событий; сформированы требования к обязательному логированию и логике событий. (PostgreSQL, Python) - Проводился онбординг новых сотрудников, сопровождение их работы, интеграция в общую аналитическую систему и наставничество.

- Проведение аналитического анализа показателей компании и подготовке требований к аналитическим отчетам (Excel VBA, PostgreSQL, Python) - Создание витрин и внутренних дашбордов (PostgreSQL, Excel VBA, Superset) - A\Б тесты (Python, PostgreSQL)

- Анализ причин выхода овердрафтов в просрочку и способов это митигировать. (MS sql, Oracle, python) - Ad-Hoc аналитика ( MS sql, Oracle) - Перенос дашбордов с PowerBi на Python с выводом на внутреннюю веб-страницу (Python, MS sql, Oracle)

- Ad-hoc аналитика. (sql) - Оптимизация парсинга данных с трекеров, создание шаблонного бота для парсинга данных из Google docs. (sql, python) - Создание CRM-дашборда кураторов, представляющего основные причины отказа студентов после встреч с ними. Создание воронки студентов (во время работы с кураторами). (sql, python, powerBI) - Устранение возникающих багов и мониторинг состояния дашбордов и выгрузок(их достоверность и завершенность)

-Сбор данных и создание дашборда для команды роста с представлением показателей в дневном разрезе. (sql, git, Datalens) - Создание ER-диаграммы для операционного дашборда (и включение ее в общую), составление ТЗ для задачи, ее реализация. (Miro, sql, python, Datalens) - Проведение анализа смежных курсов и составление сценария перехода людей между ними, обоснование необходимости проведения курса профориентации для оптимизации продаж и удержания пользователей. (sql, python, Datalens) - Создание модели прогнозирования для нескольких временных рядов, посвященных курсам (обновление для задачи команды роста), внедрение ее в рабочий процесс для автоматического обновления. (sql, python, git, Datalens) - Решение возникающих багов и проблем с выгрузками (sql, git)