Контактна інформація

Шукач вказав телефон , ел. пошту та LinkedIn.

Отримати контакти цього кандидата можна на сторінці https://www.work.ua/resumes/19922125/

Досвід роботи

Analyst

з 09.2024 по нині (2 роки)
TTN group, Львів (Туризм)

Портфель із 20 метапошукових каналів продажу у 10 країнах Європи й Північної Америки. Повна відповідальність за P&L каналу: аналітика, ціноутворення, структура постачальників, якість трафіку.
Результати
• За два роки портфель виріс на 30% у прибутку і на 64% в обсязі продажів
• Канал, який вважався неприбутковим під моїм керівництвом збільшив прибуток у 7 разів, конверсія виросла з 3,5% до 10,5%.
• Залежність від однієї групи постачальників зменшилась з 79% до 40% без втрати прибутку.
• Чотири канали запущені з нуля й виведені в стабільний плюс.

- Регулярна звітність по продажах у розрізі каналів збуту, продуктів, партнерів і географії: план-факт, аналіз відхилень, тенденції, фактори впливу та бізнес-драйвери.
- Аналітика для прийняття управлінських рішень: тренди, маржинальність продуктів і каналів, структура витрат, ефективність промо-бюджетів, акцій і маркетингових комунікацій.
- Створення аналітичних висновків, довідок і аналітичних матеріалів; документування методології розрахунків.
- Автоматизація регулярних звітів і розрахунків; формування вибірок даних під бізнес-завдання.
- SQL-запити різної складності для отримання, трансформації та аналізу даних; оптимізація запитів; робота з великими обсягами даних.
- Python: автоматизація рутинних процесів і регулярних розрахунків, інструменти збору даних, скрапінгу та перевірки коректності.
- Створення дашбордів, аналітичних звітів і моделей для бізнес-підрозділів у Power BI та Apache Superset; трансформація даних у Power Query, підбір принципів візуалізації під задачу
- Unit-економіка каналів: вартість кліка, CPA, дохід із замовлення, маржинальність, окупність змін.
- Клієнтська поведінка та якість користувачів: конверсія на кожному кроці воронки, пошук закономірностей і причинно-наслідкових зв'язків у даних.
- Взаємодія з командами та суміжними підрозділами: забезпечення обміну даними, збір бізнес-вимог, проведення зустрічей, презентація висновків керівництву.
- Перемовини з партнерами: розрахунок знижки та строку окупності. За результатами A/B тестів кілька перевізників змінили умови.

Оператор кол-центру

з 08.2023 по 08.2024 (1 рік)
TTN group, Львів (Туризм)

Перша лінія роботи з клієнтами інтернет-магазину авіаквитків: продаж, підтримка, супровід звернення до вирішення.
• Опрацювання вхідних звернень і заявок у телефоні, пошті та чаті: консультування щодо тарифів, умов бронювання й правил перевізників, оформлення та повернення квитків.
• Продаж і допродаж у B2C: підбір варіантів під запит клієнта, робота з запереченнями, доведення звернення до оплаченого бронювання.
• Ведення CRM і технічна підтримка користувачів: фіксація звернень і контроль статусів заявок, діагностика проблем з оплатою та бронюванням, ескалація до профільних команд.
• Саме тут побачив зсередини, що найчастіше зриває оплату й бронювання. Цей досвід ліг в основу подальшої роботи з конверсією воронки.

Освіта

Национальный университет «Львовская политехника»

ІЕСК, Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка (Електричні станції), Львів
Вища, з 2020 по 2026 (6 років)

Дипломний проект — спроектував та реалізував production-grade автоматизовану систему керування групою свердловинних насосів для населеного пункту

Інженерна спеціалізація з фокусом на автоматизованих системах керування, embedded-системах та розробці control logic для промислових застосувань.

Ключові дисципліни: програмування (C/C++, Python), теорія автоматичного керування, мікропроцесорна техніка, бази даних та SQL, real-time системи.

Дипломний проект — спроектував та реалізував production-grade автоматизовану систему керування групою свердловинних насосів для населеного пункту. Система забезпечує стабільне водопостачання через динамічне розподілення навантаження між насосами та автоматичне підключення додаткових модулів при пікових навантаженнях. Реалізовано на базі автоматичних реле керування з real-time моніторингом тиску та витрати. Проект пройшов повний цикл від інженерного проектування до production deployment і досі стабільно функціонує у виробничій експлуатації.

Інженерна база стала фундаментом для подальшої роботи у сфері автоматизації бізнес-процесів та розробки enterprise-grade систем.

Додаткова освіта та сертифікати

Epam java developer

2023 6 місяців

Google Data Analytics

2026, 3 місяці

Google AI automation

2026, 1 місяць

Google AI Essentials

2026, 1 місяць

Знання і навички

• SQL
• PostgreSQL
• ClickHouse
• Elasticsearch
• OpenSearch
• Робота з базою даних
• Аналіз даних
• Робота з великим обсягом інформації
• Візуалізація даних
• Розуміння структури даних
• Codex
• Funnel analysis
• Комунікабельність
• Google Analytics
• Аналітичне мислення
• Ведення звітності
• MS Excel
• Уважність
• Відповідальність
• Формування зведених таблиць
• Активність
• Python
• Відкритість
• Google Sheets
• Цілеспрямованість
• Аналіз продажу
• Уміння працювати в режимі багатозадачності
• Jira
• Візуалізація
• Самостійність
• Ініціативність
• MS Power BI
• Tableau
• Power Query
• MS Office
• Зосередженість
• Autodesk

Знання мов

• Українська — вільно
• Англійська — середній

Інвалідність

Третя група.

Додаткова інформація

ПРОЄКТИ ТА АВТОМАТИЗАЦІЯ
під час роботи створив кілька проектів
• Платформа моніторингу продажів збирає дані з Elasticsearch, GraphQL і внутрішніх API, рахує воронку по кожному каналу, будує дашборди, надсилає алерти й формує звітність. Замінила довгі чотири розрізнені процеси, використовується всім відділом. Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, React, Docker.
• Щоденний автоматичний дайджест по каналах виявляє просідання показників і технічні збої без участі людини. Економить 1,5–2 години на день кожному працівнику відділу аналітикі. Стек: n8n, Elasticsearch, Python, PostgreSQL, AI.
• Аналізатор географії правил роботи з постачальниками за секунди показує, куди йде неконверсійний трафік і який напрямок чи партнер не відповідає плану. Це та система, що замінила багатогодиний ручний підрахунок в перший тиждень тестування дала приріст конверсій в 20-30% в залежності від каналу . Стек: Python, GraphQL.
Система моніторингу невдалих оплат придумав і розробив процес повернення клієнтів на дооплату система якісно відбирає високмаржинальні замовлення та передає на негайне доопрацювання
процент обропки таких замовлень збільшився в рази
• Автоматичне тестове проходження воронки headless-браузер виявляє збої каналу раніше за клієнтів.