Контактна інформація

Отримати контакти цього кандидата можна на сторінці https://www.work.ua/resumes/19946197/

Досвід роботи

Data Analyst

з 09.2022 по нині (4 роки 3 місяці)
Data Analyst, Київ (IT)

Доводжу, що дані, які вже накопичені або будуть зібрані - можуть бути дуже корисними. Від масивів інформації, які не використовуються повною мірою, до ситуацій, де нові дані дають ключові переваги.

Визначаю потрібні джерела для вирішення поставленої задачі, організую збір та/або обробку даних, знаходжу закономірності й причини, генерую або перевіряю гіпотези та пропоную практичні рішення.

Починаю з невеликої задачі, обмеженого набору даних або пілотного аналізу, щоб оцінити практичну користь і лише після цього вирішувати, чи варто продовжувати співпрацю та масштабувати рішення.

Розглядаю НЕПОВНУ зайнятість - кілька годин на день - для виконання окремих аналітичних задач, довгострокової проєктної співпраці, а також участі в роботі з керівництвом у ролі аналітичного радника.

Працюю з повним аналітичним циклом: збір даних → очищення → нормалізація → дедуплікація → структурування → аналітична/семантична обробка → пошук закономірностей → контроль якості → практичний результат.

Що роблю:
розробка спеціалізованих аналітичних систем і Python pipelines;
автоматизований збір, очищення, структурування та аналіз великих масивів даних;
обробка PDF, HTML, JSON, CSV/XLSX та текстових документів;
ETL/ELT, Data Cleaning, normalization, deduplication, data validation;
NLP, semantic analysis, embeddings, classification та similarity analysis;
автоматизоване вилучення фактів, понять, зв'язків та інших структурованих даних із документів;
інтеграція LLM, RAG, embedding models та AI-компонентів у прикладні аналітичні процеси;
multiprocessing та оптимізація обробки великих обсягів даних;
автоматизація регулярних аналітичних, дослідницьких і моніторингових процесів;
побудова відтворюваних процесів.

Напрями та приклади задач:
Business / Competitive Analytics - аналіз бізнесових даних, ринків, конкурентів, тенденцій та інформаційного середовища.
Research Intelligence - системний аналіз наукової та професійної інформації, пошук закономірностей, недостатньо досліджених напрямів, технологічних можливостей.
Legal / Court Intelligence - формування та аналіз великих масивів судових і юридичних документів, пошук релевантної практики, фактів, правових позицій та закономірностей.
Document Intelligence - перетворення великих колекцій неструктурованих документів на структуровані дані та аналітичні результати.
Risk / Fraud Analytics - пошук аномалій, ризиків, підозрілих патернів та нових механізмів.
Technology / Market Intelligence - аналіз технологій, ринкових змін, конкурентних рішень та перспективних напрямів.

Сфери застосування: бізнес та економіка, наукові дослідження, технології та впровадження, аналіз ринків і конкурентів, ризик-аналіз, корпоративна аналітика, побудова аналітичних і прогнозних моделей та звітів.

Технології: Python • SQL • Pandas • API • JSON/CSV/XLSX • ETL/Data Pipelines • NLP • Semantic Analysis • Embeddings • LLM/RAG • multiprocessing • Git • Data Validation • AI-assisted Analytics.

Знання і навички

• Data modeling
• Python
• Git
• SQL
• AI integration
• System analysis
• Llm agents
• Застосування штучного інтелекту
• Аналітичне мислення
• Робота з великим обсягом інформації
• Аналіз ринку
• Управління проєктами
• Ризик-менеджмент
• Оптимізація бізнес-процесів
• Стратегічне планування
• Пошук технологічних рішень
• Оцінка бізнес-ідей
• Аналіз бізнес-рішень
• Сценарний аналіз
• Прогнозна аналітика
• Бізнес-прогнозування
• Пошук дослідницьких можливостей
• Дослідницька аналітика