Сервіс пошуку роботи №1 в Україні
Владислав
Фахівець з планування
- Розглядає посади:
- Фахівець з планування, дата-аналітик
- Вік:
- 23 роки
- Місто проживання:
- Солотвино
- Готовий працювати:
- Дистанційно
Контактна інформація
Шукач вказав: ТелефонЕл. поштуLinkedIn
Прізвище, контакти та світлина доступні тільки для зареєстрованих роботодавців. Щоб отримати доступ до особистих даних кандидатів, увійдіть як роботодавець або зареєструйтеся.
Отримати контакти цього кандидата можна на сторінці https://www.work.ua/resumes/15704545/?puid=282920
Завантажений файл
Версія для швидкого
перегляду
Це резюме розміщено у вигляді файлу. Ця версія для швидкого перегляду може бути гіршою за оригінал резюме.
Брусенцев Владислав
[відкрити контакти ](див. вище в блоці «контактна інформація») · [відкрити контакти ](див. вище в блоці «контактна інформація») Vladyslav Brusentcev | LinkedIn Telegram | @Brusdown
Сонячний Берег, Болгарія
Аналітик даних
Аналітик даних з дворічним досвідом у сфері виробничого планування фармацевтичної компанії.
Спеціалізуюся на обробці даних, прогнозуванні та оптимізації процесів. Працюю з SQL (MS SQL,
PostgreSQL, BigQuery), Google Sheets/Excel, Google Colab, Python (numpy, pandas, matplotlib) та
ERP-системами (IFS), а також BAS для бюджетування. Володію інструментами аналітики та візуалізації:
Power BI, Tableau. Здобув ступінь магістра з економічної кібернетики зі спеціалізацією на аналізі великих
даних, економічно-математичному моделюванні.
НАВИЧКИ
• ERP Systems (IFS),
• BAS (Budgeting and Document Management);
• Excel/Google Sheets;
• SQL, MS SQL, PostgreSQL;
• BigQuery;
• Power BI;
• Tableau;
• Looker Studio
• Очищення та попередня обробка даних, Статистичний аналіз та візуалізація даних
ПРОЄКТНИЙ ДОСВІД
Аналіз часу доставки, США (Analysis of delivery time | Tableau Public)
Інструменти: SQL, Tableau
Опис: Проведено аналіз часу доставки в регіонах США з використанням геопросторових і часових
показників.
Виявлено основні закономірності в швидкості доставки залежно від штату, дня тижня та типу замовлення.
Візуалізація дозволила порівняти середній час доставки, виявити затримки та оцінити ефективність
логістики.
Задачі: Збір та попередня обробка даних; розрахунок KPI: середній час доставки, частка затриманих
замовлень; Розробка інтерактивної інформаційної панелі в Tableau
Результат: Виділено штати з найбільшими затримками доставки; надано рекомендації щодо оптимізації
логістики; підтримано прийняття рішень на основі даних для поліпшення служби доставки.
Аналіз ефективності цінового A/B-тесту (A/B Test)
Інструменти: Google Colab, Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn), Google Sheets
Опис: Проведено повний аналіз A/B-тесту для оцінки впливу treatment-ціни на поведінку користувачів.
Виконано розрахунок ключових метрик (CR, ARPU), побудовано довірчі інтервали та застосовано статистичні
методи для перевірки гіпотез. Проведено country-level аналіз для виявлення неоднорідності ефекту між
ринками.
Задачі: Збір і підготовка даних; розрахунок CR та ARPU для treatment і control; застосування t-тестів для
оцінки статистичної значущості; побудова візуалізацій у Python; аналіз помилок першого та другого роду;
формування бізнес-висновків.
Результат: Встановлено, що treatment-ціна не має статистично значущого ефекту на більшості ринків, однак
у Канаді treatment демонструє доведене зростання як конверсії, так і ARPU. На основі цього сформовано
рекомендацію щодо подальшого глибшого дослідження канадського ринку та потенційного локального
впровадження treatment-ціни.
ДОСВІД РОБОТИ
АТ "КИЇВМЕДПРЕПАРАТ"
Серпень 2024–сьогодення
Фахівець з виробничого планування
• Аналіз та подальші висновки з виробничої діяльності підприємства
• Аналіз CRP-завантаження виробничих потужностей
• Оптимізація безперебійних виробничих процесів
• Аналіз MRP-системи підприємства для забезпечення безперебійних виробничих процесів
• Забезпечення дотримання GMP вимог для виробництва стерильної продукції
• Навички короткострокового, середньострокового та довгострокового планування виробництва
• Аналіз найбільш прибуткових і найменш прибуткових продуктів з подальшим коригуванням планів
продажів
• Аналіз використання складських приміщень
• Робота в кризові періоди під час нестачі персоналу, дефіциту сировини та матеріалів, а також
блокування готової продукції.
• Комунікація з багатьма відділами заводу для забезпечення високої якості процесу планування
виробництва
Досягнення:
• Скорочення часу аналізу забезпеченості виробництва на 30% завдяки поєднанню функціональних
можливостей Excel та IFS.
• Зменшення ймовірності простоїв виробничих потужностей заводу на 50% завдяки впровадженню
сценарного планування на випадок непередбачених поломок і зупинок.
ОСВІТА
IT School "GoIT"
2025
Аналітик Даних
Запорізький національний університет
Вересень 2024– Грудень 2025
Магістр з Економічної кібернетики
МОВИ
Англійська – Вище середнього
Німецька - Базовий
Українська - Вільно
[
Сонячний Берег, Болгарія
Аналітик даних
Аналітик даних з дворічним досвідом у сфері виробничого планування фармацевтичної компанії.
Спеціалізуюся на обробці даних, прогнозуванні та оптимізації процесів. Працюю з SQL (MS SQL,
PostgreSQL, BigQuery), Google Sheets/Excel, Google Colab, Python (numpy, pandas, matplotlib) та
ERP-системами (IFS), а також BAS для бюджетування. Володію інструментами аналітики та візуалізації:
Power BI, Tableau. Здобув ступінь магістра з економічної кібернетики зі спеціалізацією на аналізі великих
даних, економічно-математичному моделюванні.
НАВИЧКИ
• ERP Systems (IFS),
• BAS (Budgeting and Document Management);
• Excel/Google Sheets;
• SQL, MS SQL, PostgreSQL;
• BigQuery;
• Power BI;
• Tableau;
• Looker Studio
• Очищення та попередня обробка даних, Статистичний аналіз та візуалізація даних
ПРОЄКТНИЙ ДОСВІД
Аналіз часу доставки, США (Analysis of delivery time | Tableau Public)
Інструменти: SQL, Tableau
Опис: Проведено аналіз часу доставки в регіонах США з використанням геопросторових і часових
показників.
Виявлено основні закономірності в швидкості доставки залежно від штату, дня тижня та типу замовлення.
Візуалізація дозволила порівняти середній час доставки, виявити затримки та оцінити ефективність
логістики.
Задачі: Збір та попередня обробка даних; розрахунок KPI: середній час доставки, частка затриманих
замовлень; Розробка інтерактивної інформаційної панелі в Tableau
Результат: Виділено штати з найбільшими затримками доставки; надано рекомендації щодо оптимізації
логістики; підтримано прийняття рішень на основі даних для поліпшення служби доставки.
Аналіз ефективності цінового A/B-тесту (A/B Test)
Інструменти: Google Colab, Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn), Google Sheets
Опис: Проведено повний аналіз A/B-тесту для оцінки впливу treatment-ціни на поведінку користувачів.
Виконано розрахунок ключових метрик (CR, ARPU), побудовано довірчі інтервали та застосовано статистичні
методи для перевірки гіпотез. Проведено country-level аналіз для виявлення неоднорідності ефекту між
ринками.
Задачі: Збір і підготовка даних; розрахунок CR та ARPU для treatment і control; застосування t-тестів для
оцінки статистичної значущості; побудова візуалізацій у Python; аналіз помилок першого та другого роду;
формування бізнес-висновків.
Результат: Встановлено, що treatment-ціна не має статистично значущого ефекту на більшості ринків, однак
у Канаді treatment демонструє доведене зростання як конверсії, так і ARPU. На основі цього сформовано
рекомендацію щодо подальшого глибшого дослідження канадського ринку та потенційного локального
впровадження treatment-ціни.
ДОСВІД РОБОТИ
АТ "КИЇВМЕДПРЕПАРАТ"
Серпень 2024–сьогодення
Фахівець з виробничого планування
• Аналіз та подальші висновки з виробничої діяльності підприємства
• Аналіз CRP-завантаження виробничих потужностей
• Оптимізація безперебійних виробничих процесів
• Аналіз MRP-системи підприємства для забезпечення безперебійних виробничих процесів
• Забезпечення дотримання GMP вимог для виробництва стерильної продукції
• Навички короткострокового, середньострокового та довгострокового планування виробництва
• Аналіз найбільш прибуткових і найменш прибуткових продуктів з подальшим коригуванням планів
продажів
• Аналіз використання складських приміщень
• Робота в кризові періоди під час нестачі персоналу, дефіциту сировини та матеріалів, а також
блокування готової продукції.
• Комунікація з багатьма відділами заводу для забезпечення високої якості процесу планування
виробництва
Досягнення:
• Скорочення часу аналізу забезпеченості виробництва на 30% завдяки поєднанню функціональних
можливостей Excel та IFS.
• Зменшення ймовірності простоїв виробничих потужностей заводу на 50% завдяки впровадженню
сценарного планування на випадок непередбачених поломок і зупинок.
ОСВІТА
IT School "GoIT"
2025
Аналітик Даних
Запорізький національний університет
Вересень 2024– Грудень 2025
Магістр з Економічної кібернетики
МОВИ
Англійська – Вище середнього
Німецька - Базовий
Українська - Вільно
Схожі кандидати
-
Аналітик продажів, планування
Дистанційно -
Економіст-планувальник
Дистанційно, Житомир, Київ -
Фахівець з планування
Дистанційно -
Planning specialist
Дистанційно -
Економіст з планування
Дистанційно, Кривий Ріг -
Спеціаліст з планування
Дистанційно