Контактна інформація

Шукач приховав свої особисті дані, але ви зможете надіслати йому повідомлення або запропонувати вакансію, якщо відкриєте контакти.

Досвід роботи

Marketing analyst

з 03.2026 по нині (8 місяців)

Аналізую A/B-тести креативів, аудиторій, промомеханік і CRM-розсилок: перевіряю статистичну значущість, інтерпретую результати й даю командам Retention та CRM рекомендації, що масштабувати, а що зупинити.
Розробив підхід до оцінки ретаргетингових кампаній за сегментами аудиторії: він дає змогу порівнювати ефективність витрат і вирішувати, які сегменти масштабувати, а які скоротити.
Дослідив, чому знижується окупність платного трафіку: знайшов конверсії з низькою цінністю та слабкі канали залучення, а висновки презентував стейкхолдерам.

Дата-аналітик

з 10.2024 по 12.2025 (1 рік 3 місяці)
MyProx, Дистанційно (IT)

Виявив, що LTV нових когорт на 90-й день упав на ~10–12% порівняно з попереднім кварталом, бо клієнти приходили заради знижок. Запропонував промомеханіки з пороговими умовами, і приблизно за 2 місяці LTV на 90-й день та середній чек стабілізувалися.
Побудував модель Propensity-to-Return (Python, scikit-learn), яка оцінює ризик повернення кожного замовлення. На відкладеній вибірці топ-20% замовлень за скором поверталися приблизно втричі частіше, ніж у середньому. Маркетинг використовує модель, щоб виключати такі замовлення з акцій із безкоштовною доставкою, а Логістика планує за нею обсяги повернень.
Замінив ручну звітність в Excel дворівневим набором дашбордів у Power BI (для керівництва й для операційної роботи) на базі спільних SQL-представлень, які стали єдиним джерелом правди. Також виконував разові аналітичні запити в SQL і Python.

Освіта

КНУ імені Тараса Шевченка

Комп'ютерні науки, Київ
Незакінчена вища, з 2023 по 2027 (4 роки)

Знання і навички

• Python
• Tableau
• SQL
• Data Science
• Data Analysis
• Google Sheets
• BigQuery
• PostgreSQL
• Machine learning
• GitHub

Знання мов

• Англійська — вище середнього
• Українська — вільно