Контактна інформація

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

Додаткова інформація

Николай Владимирович.
Большой опыт проектирования, построения и поддержки инфраструктуры данных, необходимой для оптимального извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников данных с использованием технологий SQL, NoSQL и больших данных.
Администрирование и оптимизация среды Google Cloud Platform (GCP): Настройка и управление облачной инфраструктурой для поддержки масштабируемых аналитических решений, включая использование Compute Engine, Cloud Storage и BigQuery.
Работа с Snowflake: Эффективное использование Snowflake как облачного хранилища данных для агрегации, хранения и анализа больших объемов данных с высокой производительностью и масштабируемостью.
Разработка и оптимизация запросов в BigQuery: Составление сложных SQL-запросов для анализа данных, оптимизация производительности запросов и снижение затрат на обработку данных.
Программирование на Python для анализа данных: Создание скриптов для автоматизации сбора, обработки и анализа данных из различных источников, включая API, веб-скрапинг и интеграцию с различными сервисами и платформами.
Визуализация данных и отчетность с помощью Looker: Разработка интерактивных дашбордов и отчетов для бизнес-пользователей, обеспечивающих глубокое понимание ключевых бизнес-метрик и трендов.
Автоматизация и оптимизация рабочих процессов: Использование облачных функций и серверлесс-технологий для автоматизации процессов сбора, обработки и анализа данных, значительно сокращая время от ответа на бизнес-вопросы.
Основные обязанности и достижения:
Интеграция источников данных с использованием Python: Разработка ETL-процессов для извлечения данных из различных источников, их трансформации и загрузки в централизованное хранилище данных для дальнейшего анализа.
Построение моделей данных в Snowflake: Создание и оптимизация схем данных в Snowflake, обеспечивающих эффективный анализ и доступ к данным для пользователей из разных подразделений компании.
Разработка аналитических решений в BigQuery: Использование BigQuery для обработки и анализа больших объемов данных, предоставление инсайтов для поддержки принятия решений на основе данных.

Примеры решенных задач.
1)Миграция данных в облако для ритейлера
Задача: Ритейл-компания столкнулась с необходимостью миграции большого объема исторических данных продаж из локальных систем в облачное хранилище для улучшения аналитики и отчетности.
Решение:
- Использование Python для написания скриптов ETL, которые извлекали данные из исходных систем, трансформировали их в нужный формат и загружали в Snowflake.
- Настройка и оптимизация хранилища данных в Snowflake, обеспечивая эффективное хранение и быстрый доступ к данным для аналитических запросов.
- Разработка и внедрение аналитических дашбордов в Looker для визуализации ключевых метрик продаж и анализа трендов, позволяя менеджерам принимать обоснованные решения.
Результат: Улучшение скорости аналитической отчетности на 70%, повышение точности прогнозирования продаж благодаря более глубокому анализу данных.
2) Оптимизация логистики в транспортной компании
Задача: Транспортная компания искала способы оптимизации маршрутов доставки и управления парком транспортных средств на основе анализа больших данных.
Решение:
- Разработка модели предсказания оптимальных маршрутов на Python, используя исторические данные о доставках и пробках. Данные хранились и анализировались в BigQuery.
- Использование GCP для сбора и анализа данных в реальном времени от GPS-трекеров, установленных на транспортных средствах.
- Внедрение системы мониторинга эффективности и затрат на транспортировку в Looker, позволяя оперативно корректировать маршруты и распределение заданий.
Результат: Сокращение расходов на топливо на 15% и уменьшение среднего времени доставки на 20%.
3) Анализ потребительского поведения для онлайн-магазина
Задача: Онлайн-магазин стремился улучшить персонализацию предложений и повысить конверсию, анализируя поведение пользователей на сайте.
Решение:
- Сбор и обработка данных о поведении пользователей на сайте с помощью скриптов на Python и их агрегация в BigQuery для дальнейшего анализа.
- Использование машинного обучения для анализа паттернов покупок и предпочтений пользователей, разработка рекомендательной системы на основе этих данных.
- Разработка дашбордов в Looker для отслеживания эффективности рекомендательной системы, оценки поведения пользователей и оптимизации маркетинговых кампаний.
Результат: Увеличение конверсии на сайте на 25% и повышение среднего чека на 18% за счет более точной персонализации предложений.