{"id":"pacc_24070617107d4512a7315d1a9da5924f","batch_file_id":null,"source_filename":"headhunter-4c1968ef0010d8d998004bf79b524a69375633.json","source_mime_type":null,"source_document_url":null,"normalized_resume":{"hh_resume_id":"4c1968ef0010d8d998004bf79b524a69375633","hh_updated_at":"2026-07-30T09:55:09+0300","hh_created_at":"2026-07-22T12:31:01+0300","hh_area_id":"1","hh_area_name":"Москва","hh_area_parent_name":null,"hh_metro":null,"hh_job_search_status":"Активно ищет работу","hh_job_search_status_id":"active_search","hh_can_view_full_info":false,"hh_contact_view_status":"NONE","hh_view_without_contacts_reason":null,"hh_hidden_fields":[],"hh_candidate_insights":[{"category":"activity","label":"Активность","value":"Активно ищет работу; обновлено 2026-07-30T09:55:09+0300"},{"category":"contacts","label":"Контакты","value":"контакты скрыты; доступ к полной информации: нет"},{"category":"logistics","label":"Логистика","value":"Москва; время в пути: Не имеет значения; командировки: Готов к командировкам"},{"category":"preferences","label":"Предпочтения","value":"занятость: Полная занятость; график: Полный день; формат работы: На месте работодателя, Удалённо, Гибрид, Разъездной"},{"category":"achievements","label":"Достижения","value":"есть измеримые результаты в опыте: 3 из 3 мест работы"},{"category":"seniority","label":"Уровень","value":"есть senior/lead сигнал"},{"category":"sales","label":"Продажи","value":"есть sales/key account сигнал"}],"full_name":null,"first_name":null,"last_name":null,"middle_name":null,"emails":[],"phones":[],"contact_hidden":true,"birth_date":"2001-10-24","gender":"female","social_media":["https://hh.ru/resume/4c1968ef0010d8d998004bf79b524a69375633"],"city":"Москва","country":null,"about":"Аналитик данных с 4 годами опыта работы с бизнес, операционными и продуктовыми данными.\n\nПомогаю командам принимать решения на основе данных: разрабатываю дашборды, автоматизирую отчетность, анализирую большие объемы данных, отслеживаю ключевые метрики и исследую причины отклонений. Мне нравится превращать сложные данные в понятные выводы и находить возможности для улучшения процессов с помощью аналитики.\n\nМой стек: SQL (PostgreSQL, ClickHouse), Python (Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, Matplotlib, Jupyter Notebook), BI-инструменты (Power BI, Tableau, DataLens), MS Excel и Airflow.\n\nОткрыта к предложениям на позиции аналитика данных, продуктового аналитика и BI-аналитика. Рассматриваю удалённый, гибридный формат и релокацию при поддержке работодателя.","current_title":"Аналитик данных","current_company":"Яндекс","skills":["SQL","PostgreSQL","Clickhouse","Python","Numpy","Matplotlib","Jupyter Notebook","Power BI","DataLens","Tableau","pandas","DWH","ETL","Работа с базами данных","Аналитические исследования","Математическая статистика","Автоматизация процессов","MS Excel","MS PowerPoint","Английский язык","Apache Airflow","Git","Продуктовые метрики","A/B тесты"],"source_skills":["SQL","PostgreSQL","Clickhouse","Python","Numpy","Matplotlib","Jupyter Notebook","Power BI","DataLens","Tableau","pandas","DWH","ETL","Работа с базами данных","Аналитические исследования","Математическая статистика","Автоматизация процессов","MS Excel","MS PowerPoint","Английский язык","Apache Airflow","Git","Продуктовые метрики","A/B тесты"],"inferred_skills":[],"total_experience_months":49,"expected_salary":"250000 RUR","preferred_position":"Аналитик данных | Продуктовая и BI-аналитика | SQL, Python, Дашборды & Автоматизация","recommendations":[],"source_url":"https://hh.ru/resume/4c1968ef0010d8d998004bf79b524a69375633","source_photo_url":"https://img.hhcdn.ru/photo/894828257.jpeg?t=1785480911&h=dmudmcJne9j9xAe7mUw00g","resume_text":"Источник: HeadHunter API\nПозиция: Аналитик данных | Продуктовая и BI-аналитика | SQL, Python, Дашборды & Автоматизация\nГород: Москва\nЖелаемая зарплата: 250000 RUR\nОпыт: 49 мес.\nНавыки: SQL, PostgreSQL, Clickhouse, Python, Numpy, Matplotlib, Jupyter Notebook, Power BI, DataLens, Tableau, pandas, DWH, ETL, Работа с базами данных, Аналитические исследования, Математическая статистика, Автоматизация процессов, MS Excel, MS PowerPoint, Английский язык, Apache Airflow, Git, Продуктовые метрики, A/B тесты\n\nО себе:\nАналитик данных с 4 годами опыта работы с бизнес, операционными и продуктовыми данными.\n\nПомогаю командам принимать решения на основе данных: разрабатываю дашборды, автоматизирую отчетность, анализирую большие объемы данных, отслеживаю ключевые метрики и исследую причины отклонений. Мне нравится превращать сложные данные в понятные выводы и находить возможности для улучшения процессов с помощью аналитики.\n\nМой стек: SQL (PostgreSQL, ClickHouse), Python (Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, Matplotlib, Jupyter Notebook), BI-инструменты (Power BI, Tableau, DataLens), MS Excel и Airflow.\n\nОткрыта к предложениям на позиции аналитика данных, продуктового аналитика и BI-аналитика. Рассматриваю удалённый, гибридный формат и релокацию при поддержке работодателя.\n\nОпыт работы:\nЯндекс — Аналитик данных\n2025-09-01 - 2026-05-01\nПроектная работа в команде эффективности Яндекс GO (каршеринг). \nОтвечала за аналитику франшизного направления, эффективность партнерских автопарков в 12 регионах присутствия сервиса, подписок и внутренних операционных процессов. Работала с продуктовой и операционной аналитикой, BI-отчетностью и бизнес-метриками.\n\nТехнический стек: SQL, YQL, ClickHouse, Python, Datalens, MS Excel\n\n- Анализировала B2B и B2C метрики эффективности партнерских автопарков, подписок и операционных процессов, помогая бизнес-командам принимать решения на основе данных\n- Выполняла ad-hoc исследования: анализ отклонений, контроль качества данных, поиск причин аномалий и расчет продуктовых и операционных метрик\n- Оптимизировала BI-дашборды и SQL-логику отчетности: переносила отчеты на новые источники данных, ускоряла загрузку и расширяла систему метрик под задачи бизнеса\n- Разрабатывала витрины данных (data marts) на основе существующих отчётов: писала SQL-запросы различной сложности (CTE, JOIN, оконные функции, агрегации, гео-аналитика), готовила SQL-логику для оркестрации в Нирване (внутренний аналог Airflow)\n- Анализировала потенциал выхода в новые регионы на основе исторических,\nпользовательских и операционных данных с использованием модели линейной регрессии на Python\n- Взаимодействовала с бизнес-заказчиками: собирала требования, участвовала в проработке логики метрик и структуры отчетности\n- Анализировала результаты A/B тестов и влияние изменений на ключевые продуктовые показатели\n\nДостижения:\n- Оптимизировала дашборд и SQL-логику отчетности, сократив время формирования показателей с 2–3 минут до 10 секунд. Добавила новые бизнес-метрики и повысила удобство использования отчетности для менеджеров, что позволило быстрее выявлять аномалии в данных и сократить количество ручных аналитических запросов.\nГБУ МО МОМИАЦ — Аналитик данных\n2022-11-01 - 2025-08-01\nМОМИАЦ - государственный аналитический центр здравоохранения, работающий с большими массивами медицинских и операционных данных и использующий data-driven подход для поддержки управленческих решений.\n\nТехнический стек: Python, Jupyter Notebook, SQL, PostgreSQL, DataLens, MS Excel, Power Point, Power BI, Airflow\n\n- Выстраивала ETL-процессы с нуля: извлекала данные из источников, обрабатывала и агрегировала их в SQL/Python/Excel, загружала в DWH (PostgreSQL), контролировала качество данных на каждом этапе, обеспечивала стабильность автоматических обновлений через Airflow\n- Разрабатывала и развивала аналитические дашборды в DataLens и Power BI для\nруководителей медицинских организаций и органов управления здравоохранением\n- Выполняла аналитические исследования и ad-hoc задачи для проектных команд и внутренних заказчиков\n- Координировала аналитическую часть проектов: готовила ТЗ, презентации, схемы (BPMN, CJM) и обучающие материалы в Power Point, проводила встречи и обучение сотрудников\n\nДостижения:\n- Автоматизировала ключевые процессы подготовки отчетности и обработки данных с использованием Python и SQL, сократив время выполнения типовых задач в среднем в 4 раза (с ~2 часов до ~30 минут). Это позволило сократить численность отдела с 12 до 6 человек без потери качества работы и одновременно взять на сопровождение новые аналитические направления.\n- В течение двух лет отвечала за аналитическое сопровождение проекта на этапе запуска: выстроила процессы мониторинга показателей, контроля качества данных и подготовки отчетности. Проект достиг целевых KPI и был переведен в режим стабильной операционной поддержки.\nArtishock (ООО КаменьТорг) — Аналитик продаж\n2021-09-01 - 2022-02-01\nТехнический стек: MS Excel, 1C\n\n- Вела учет и обработку данных в 1С\n- Оптимизировала расчетные процессы для подготовки коммерческих предложений: расчеты производственных работ и материалов, формирование сметы и стоимости проектов\n- Работа с клиентами: сопровождение по вопросам расчетов\n\nДостижения:\n- Внедрила новые расчетные методы с использованием формул и автоматизации в MS Excel, что сократило время подготовки смет для проектов и помогло избавиться от ручных ошибок.\n- Подготовила более 30 проектов, из которых по 4 были успешно заключены договоры на производство.\n\nОбразование:\nРоссийский биотехнологический университет (РОСБИОТЕХ), Москва. Институт промышленной инженерии, информационных технологий и мехатроники. Управление и искусственный интеллект в технических системах. 2024\n\nЯзыки:\nРусский: Родной\nАнглийский: B2 — Средне-продвинутый\n\nИнсайты HeadHunter:\nАктивность: Активно ищет работу; обновлено 2026-07-30T09:55:09+0300\nКонтакты: контакты скрыты; доступ к полной информации: нет\nЛогистика: Москва; время в пути: Не имеет значения; командировки: Готов к командировкам\nПредпочтения: занятость: Полная занятость; график: Полный день; формат работы: На месте работодателя, Удалённо, Гибрид, Разъездной\nДостижения: есть измеримые результаты в опыте: 3 из 3 мест работы\nУровень: есть senior/lead сигнал\nПродажи: есть sales/key account сигнал\n\nДополнительно:\nДоступ к полной информации: нет\nСтатус просмотра контактов: NONE\nВозраст: 24\nЗанятость: Полная занятость\nВарианты занятости: Полная занятость\nГрафик: Полный день\nВарианты графика: Полный день, Удаленная работа\nФормат работы: На месте работодателя, Удалённо, Гибрид, Разъездной\nВремя в пути: Не имеет значения\nКомандировки: Готов к командировкам\nРазрешение на работу: Россия\nЕсть автомобиль: нет\nВодительские права: B\nГражданство: Россия","employment":"Полная занятость","schedule":"Полный день","travel_time":"Не имеет значения","relocation_readiness":null,"business_trip_readiness":"Готов к командировкам","citizenship":["Россия"],"professional_roles":[{"id":"156","name":"BI-аналитик, аналитик данных"},{"id":"164","name":"Продуктовый аналитик"}],"certificates":[],"education_level":"Бакалавр","salary_amount":250000,"salary_currency":"RUR","work_experience":[{"company_name":"Яндекс","position":"Аналитик данных","start_date":"2025-09-01","end_date":"2026-05-01","total_months":null,"description":"Проектная работа в команде эффективности Яндекс GO (каршеринг). \nОтвечала за аналитику франшизного направления, эффективность партнерских автопарков в 12 регионах присутствия сервиса, подписок и внутренних операционных процессов. Работала с продуктовой и операционной аналитикой, BI-отчетностью и бизнес-метриками.\n\nТехнический стек: SQL, YQL, ClickHouse, Python, Datalens, MS Excel\n\n- Анализировала B2B и B2C метрики эффективности партнерских автопарков, подписок и операционных процессов, помогая бизнес-командам принимать решения на основе данных\n- Выполняла ad-hoc исследования: анализ отклонений, контроль качества данных, поиск причин аномалий и расчет продуктовых и операционных метрик\n- Оптимизировала BI-дашборды и SQL-логику отчетности: переносила отчеты на новые источники данных, ускоряла загрузку и расширяла систему метрик под задачи бизнеса\n- Разрабатывала витрины данных (data marts) на основе существующих отчётов: писала SQL-запросы различной сложности (CTE, JOIN, оконные функции, агрегации, гео-аналитика), готовила SQL-логику для оркестрации в Нирване (внутренний аналог Airflow)\n- Анализировала потенциал выхода в новые регионы на основе исторических,\nпользовательских и операционных данных с использованием модели линейной регрессии на Python\n- Взаимодействовала с бизнес-заказчиками: собирала требования, участвовала в проработке логики метрик и структуры отчетности\n- Анализировала результаты A/B тестов и влияние изменений на ключевые продуктовые показатели\n\nДостижения:\n- Оптимизировала дашборд и SQL-логику отчетности, сократив время формирования показателей с 2–3 минут до 10 секунд. Добавила новые бизнес-метрики и повысила удобство использования отчетности для менеджеров, что позволило быстрее выявлять аномалии в данных и сократить количество ручных аналитических запросов.","city":"Москва"},{"company_name":"ГБУ МО МОМИАЦ","position":"Аналитик данных","start_date":"2022-11-01","end_date":"2025-08-01","total_months":null,"description":"МОМИАЦ - государственный аналитический центр здравоохранения, работающий с большими массивами медицинских и операционных данных и использующий data-driven подход для поддержки управленческих решений.\n\nТехнический стек: Python, Jupyter Notebook, SQL, PostgreSQL, DataLens, MS Excel, Power Point, Power BI, Airflow\n\n- Выстраивала ETL-процессы с нуля: извлекала данные из источников, обрабатывала и агрегировала их в SQL/Python/Excel, загружала в DWH (PostgreSQL), контролировала качество данных на каждом этапе, обеспечивала стабильность автоматических обновлений через Airflow\n- Разрабатывала и развивала аналитические дашборды в DataLens и Power BI для\nруководителей медицинских организаций и органов управления здравоохранением\n- Выполняла аналитические исследования и ad-hoc задачи для проектных команд и внутренних заказчиков\n- Координировала аналитическую часть проектов: готовила ТЗ, презентации, схемы (BPMN, CJM) и обучающие материалы в Power Point, проводила встречи и обучение сотрудников\n\nДостижения:\n- Автоматизировала ключевые процессы подготовки отчетности и обработки данных с использованием Python и SQL, сократив время выполнения типовых задач в среднем в 4 раза (с ~2 часов до ~30 минут). Это позволило сократить численность отдела с 12 до 6 человек без потери качества работы и одновременно взять на сопровождение новые аналитические направления.\n- В течение двух лет отвечала за аналитическое сопровождение проекта на этапе запуска: выстроила процессы мониторинга показателей, контроля качества данных и подготовки отчетности. Проект достиг целевых KPI и был переведен в режим стабильной операционной поддержки.","city":"Москва"},{"company_name":"Artishock (ООО КаменьТорг)","position":"Аналитик продаж","start_date":"2021-09-01","end_date":"2022-02-01","total_months":null,"description":"Технический стек: MS Excel, 1C\n\n- Вела учет и обработку данных в 1С\n- Оптимизировала расчетные процессы для подготовки коммерческих предложений: расчеты производственных работ и материалов, формирование сметы и стоимости проектов\n- Работа с клиентами: сопровождение по вопросам расчетов\n\nДостижения:\n- Внедрила новые расчетные методы с использованием формул и автоматизации в MS Excel, что сократило время подготовки смет для проектов и помогло избавиться от ручных ошибок.\n- Подготовила более 30 проектов, из которых по 4 были успешно заключены договоры на производство.","city":"Новороссийск"}],"education":[{"organization":"Российский биотехнологический университет (РОСБИОТЕХ), Москва","specialization":"Управление и искусственный интеллект в технических системах","start_year":null,"end_year":2024,"degree":"Институт промышленной инженерии, информационных технологий и мехатроники"}],"languages":[{"lang":"Русский","level":"Родной"},{"lang":"Английский","level":"B2 — Средне-продвинутый"}]},"contacts":{"first_name":null,"last_name":null,"email":null,"phone":null,"contact_hidden":true},"skillaz_api_payload":{"VacancyId":null,"OrgUnitId":null,"FirstName":"кандидат","LastName":"Скрытый","MiddleName":null,"Email":"hidden-4c1968ef0010d8d998004bf79b524a69375633@skillaz.invalid","PhoneNumber":"+71116262299","InternationalPhoneNumber":null,"SourceUrl":"https://hh.ru/resume/4c1968ef0010d8d998004bf79b524a69375633","BirthDate":"2001-10-24T00:00:00Z","Source":"Other","Gender":"female","AddWay":"manual","CallType":"Unknown","RecommendedBy":null,"Comment":"Добавлено из Расширение 3.0\nИмя и фамилия скрыты на источнике. Поля имени подставлены технически для создания карточки.\nКонтакты кандидата были скрыты на источнике. Телефон и email подставлены технически для создания карточки. https://hh.ru/resume/4c1968ef0010d8d998004bf79b524a69375633","UtmSource":"parser-3.0","TabelNumber":null,"UtmCampaign":null,"UtmMedium":null,"UtmContent":null,"UtmTerm":null,"UtmSessionId":null,"CommonCandidateInfo":{"Avatar":"https://img.hhcdn.ru/photo/894828257.jpeg?t=1785480911&h=dmudmcJne9j9xAe7mUw00g","AvatarFileId":null,"Area":null,"Metro":null,"About":"Аналитик данных с 4 годами опыта работы с бизнес, операционными и продуктовыми данными.\n\nПомогаю командам принимать решения на основе данных: разрабатываю дашборды, автоматизирую отчетность, анализирую большие объемы данных, отслеживаю ключевые метрики и исследую причины отклонений. Мне нравится превращать сложные данные в понятные выводы и находить возможности для улучшения процессов с помощью аналитики.\n\nМой стек: SQL (PostgreSQL, ClickHouse), Python (Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, Matplotlib, Jupyter Notebook), BI-инструменты (Power BI, Tableau, DataLens), MS Excel и Airflow.\n\nОткрыта к предложениям на позиции аналитика данных, продуктового аналитика и BI-аналитика. Рассматриваю удалённый, гибридный формат и релокацию при поддержке работодателя.","Gender":"female","GenderType":"unknown","BirthDate":"2001-10-24T00:00:00Z","Education":null,"CurrentTitle":"Аналитик данных","CurrentCompany":"Яндекс","Skills":["SQL","PostgreSQL","Clickhouse","Python","Numpy","Matplotlib","Jupyter Notebook","Power BI","DataLens","Tableau","pandas","DWH","ETL","Работа с базами данных","Аналитические исследования","Математическая статистика","Автоматизация процессов","MS Excel","MS PowerPoint","Английский язык","Apache Airflow","Git","Продуктовые метрики","A/B тесты"],"Citizenship":["Россия"],"TotalExperience":49,"AverageExperience":null,"UpdatedAt":"2026-07-30T09:55:09+03:00","Comments":[],"PreferredSalary":null,"ExpectedSalary":"250000 RUR","ResumeTitle":"Аналитик данных | Продуктовая и BI-аналитика | SQL, Python, Дашборды & Автоматизация","City":"Москва","PreferredEmployments":["Any"],"PreferredSchedules":["FullDay"],"EducationType":"Undefined","WorkExperienceType":"Undefined","Educations":[{"Organization":"Российский биотехнологический университет (РОСБИОТЕХ), Москва","Specialization":"Управление и искусственный интеллект в технических системах","EducationForm":"Undefined","EducationType":null,"StartYear":null,"EndYear":2024,"Degree":"Институт промышленной инженерии, информационных технологий и мехатроники","AverageGrade":null}],"WorkExperience":[{"CompanyName":"Яндекс","Position":"Аналитик данных","StartDate":"2025-09-01","EndDate":"2026-05-01","TotalMonths":null,"Description":"Проектная работа в команде эффективности Яндекс GO (каршеринг). \nОтвечала за аналитику франшизного направления, эффективность партнерских автопарков в 12 регионах присутствия сервиса, подписок и внутренних операционных процессов. Работала с продуктовой и операционной аналитикой, BI-отчетностью и бизнес-метриками.\n\nТехнический стек: SQL, YQL, ClickHouse, Python, Datalens, MS Excel\n\n- Анализировала B2B и B2C метрики эффективности партнерских автопарков, подписок и операционных процессов, помогая бизнес-командам принимать решения на основе данных\n- Выполняла ad-hoc исследования: анализ отклонений, контроль качества данных, поиск причин аномалий и расчет продуктовых и операционных метрик\n- Оптимизировала BI-дашборды и SQL-логику отчетности: переносила отчеты на новые источники данных, ускоряла загрузку и расширяла систему метрик под задачи бизнеса\n- Разрабатывала витрины данных (data marts) на основе существующих отчётов: писала SQL-запросы различной сложности (CTE, JOIN, оконные функции, агрегации, гео-аналитика), готовила SQL-логику для оркестрации в Нирване (внутренний аналог Airflow)\n- Анализировала потенциал выхода в новые регионы на основе исторических,\nпользовательских и операционных данных с использованием модели линейной регрессии на Python\n- Взаимодействовала с бизнес-заказчиками: собирала требования, участвовала в проработке логики метрик и структуры отчетности\n- Анализировала результаты A/B тестов и влияние изменений на ключевые продуктовые показатели\n\nДостижения:\n- Оптимизировала дашборд и SQL-логику отчетности, сократив время формирования показателей с 2–3 минут до 10 секунд. Добавила новые бизнес-метрики и повысила удобство использования отчетности для менеджеров, что позволило быстрее выявлять аномалии в данных и сократить количество ручных аналитических запросов.","Industries":null,"City":"Москва","EmploymentType":"Any"},{"CompanyName":"ГБУ МО МОМИАЦ","Position":"Аналитик данных","StartDate":"2022-11-01","EndDate":"2025-08-01","TotalMonths":null,"Description":"МОМИАЦ - государственный аналитический центр здравоохранения, работающий с большими массивами медицинских и операционных данных и использующий data-driven подход для поддержки управленческих решений.\n\nТехнический стек: Python, Jupyter Notebook, SQL, PostgreSQL, DataLens, MS Excel, Power Point, Power BI, Airflow\n\n- Выстраивала ETL-процессы с нуля: извлекала данные из источников, обрабатывала и агрегировала их в SQL/Python/Excel, загружала в DWH (PostgreSQL), контролировала качество данных на каждом этапе, обеспечивала стабильность автоматических обновлений через Airflow\n- Разрабатывала и развивала аналитические дашборды в DataLens и Power BI для\nруководителей медицинских организаций и органов управления здравоохранением\n- Выполняла аналитические исследования и ad-hoc задачи для проектных команд и внутренних заказчиков\n- Координировала аналитическую часть проектов: готовила ТЗ, презентации, схемы (BPMN, CJM) и обучающие материалы в Power Point, проводила встречи и обучение сотрудников\n\nДостижения:\n- Автоматизировала ключевые процессы подготовки отчетности и обработки данных с использованием Python и SQL, сократив время выполнения типовых задач в среднем в 4 раза (с ~2 часов до ~30 минут). Это позволило сократить численность отдела с 12 до 6 человек без потери качества работы и одновременно взять на сопровождение новые аналитические направления.\n- В течение двух лет отвечала за аналитическое сопровождение проекта на этапе запуска: выстроила процессы мониторинга показателей, контроля качества данных и подготовки отчетности. Проект достиг целевых KPI и был переведен в режим стабильной операционной поддержки.","Industries":null,"City":"Москва","EmploymentType":"Any"},{"CompanyName":"Artishock (ООО КаменьТорг)","Position":"Аналитик продаж","StartDate":"2021-09-01","EndDate":"2022-02-01","TotalMonths":null,"Description":"Технический стек: MS Excel, 1C\n\n- Вела учет и обработку данных в 1С\n- Оптимизировала расчетные процессы для подготовки коммерческих предложений: расчеты производственных работ и материалов, формирование сметы и стоимости проектов\n- Работа с клиентами: сопровождение по вопросам расчетов\n\nДостижения:\n- Внедрила новые расчетные методы с использованием формул и автоматизации в MS Excel, что сократило время подготовки смет для проектов и помогло избавиться от ручных ошибок.\n- Подготовила более 30 проектов, из которых по 4 были успешно заключены договоры на производство.","Industries":null,"City":"Новороссийск","EmploymentType":"Any"}],"Languages":[{"Lang":"Русский","Level":"Родной"},{"Lang":"Английский","Level":"B2 — Средне-продвинутый"}],"PreferredSchedule":"FullDay","KnownLanguages":null,"PreferredPosition":"Аналитик данных | Продуктовая и BI-аналитика | SQL, Python, Дашборды & Автоматизация","PreferredEmployment":null,"RelocationReadiness":null,"AdditionalFields":[],"ContactsHidden":true,"Country":null,"ProfessionalAreas":[{"id":"156","name":"BI-аналитик, аналитик данных"},{"id":"164","name":"Продуктовый аналитик"}],"ResumeText":"Источник: HeadHunter API\nПозиция: Аналитик данных | Продуктовая и BI-аналитика | SQL, Python, Дашборды & Автоматизация\nГород: Москва\nЖелаемая зарплата: 250000 RUR\nОпыт: 49 мес.\nНавыки: SQL, PostgreSQL, Clickhouse, Python, Numpy, Matplotlib, Jupyter Notebook, Power BI, DataLens, Tableau, pandas, DWH, ETL, Работа с базами данных, Аналитические исследования, Математическая статистика, Автоматизация процессов, MS Excel, MS PowerPoint, Английский язык, Apache Airflow, Git, Продуктовые метрики, A/B тесты\n\nО себе:\nАналитик данных с 4 годами опыта работы с бизнес, операционными и продуктовыми данными.\n\nПомогаю командам принимать решения на основе данных: разрабатываю дашборды, автоматизирую отчетность, анализирую большие объемы данных, отслеживаю ключевые метрики и исследую причины отклонений. Мне нравится превращать сложные данные в понятные выводы и находить возможности для улучшения процессов с помощью аналитики.\n\nМой стек: SQL (PostgreSQL, ClickHouse), Python (Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, Matplotlib, Jupyter Notebook), BI-инструменты (Power BI, Tableau, DataLens), MS Excel и Airflow.\n\nОткрыта к предложениям на позиции аналитика данных, продуктового аналитика и BI-аналитика. Рассматриваю удалённый, гибридный формат и релокацию при поддержке работодателя.\n\nОпыт работы:\nЯндекс — Аналитик данных\n2025-09-01 - 2026-05-01\nПроектная работа в команде эффективности Яндекс GO (каршеринг). \nОтвечала за аналитику франшизного направления, эффективность партнерских автопарков в 12 регионах присутствия сервиса, подписок и внутренних операционных процессов. Работала с продуктовой и операционной аналитикой, BI-отчетностью и бизнес-метриками.\n\nТехнический стек: SQL, YQL, ClickHouse, Python, Datalens, MS Excel\n\n- Анализировала B2B и B2C метрики эффективности партнерских автопарков, подписок и операционных процессов, помогая бизнес-командам принимать решения на основе данных\n- Выполняла ad-hoc исследования: анализ отклонений, контроль качества данных, поиск причин аномалий и расчет продуктовых и операционных метрик\n- Оптимизировала BI-дашборды и SQL-логику отчетности: переносила отчеты на новые источники данных, ускоряла загрузку и расширяла систему метрик под задачи бизнеса\n- Разрабатывала витрины данных (data marts) на основе существующих отчётов: писала SQL-запросы различной сложности (CTE, JOIN, оконные функции, агрегации, гео-аналитика), готовила SQL-логику для оркестрации в Нирване (внутренний аналог Airflow)\n- Анализировала потенциал выхода в новые регионы на основе исторических,\nпользовательских и операционных данных с использованием модели линейной регрессии на Python\n- Взаимодействовала с бизнес-заказчиками: собирала требования, участвовала в проработке логики метрик и структуры отчетности\n- Анализировала результаты A/B тестов и влияние изменений на ключевые продуктовые показатели\n\nДостижения:\n- Оптимизировала дашборд и SQL-логику отчетности, сократив время формирования показателей с 2–3 минут до 10 секунд. Добавила новые бизнес-метрики и повысила удобство использования отчетности для менеджеров, что позволило быстрее выявлять аномалии в данных и сократить количество ручных аналитических запросов.\nГБУ МО МОМИАЦ — Аналитик данных\n2022-11-01 - 2025-08-01\nМОМИАЦ - государственный аналитический центр здравоохранения, работающий с большими массивами медицинских и операционных данных и использующий data-driven подход для поддержки управленческих решений.\n\nТехнический стек: Python, Jupyter Notebook, SQL, PostgreSQL, DataLens, MS Excel, Power Point, Power BI, Airflow\n\n- Выстраивала ETL-процессы с нуля: извлекала данные из источников, обрабатывала и агрегировала их в SQL/Python/Excel, загружала в DWH (PostgreSQL), контролировала качество данных на каждом этапе, обеспечивала стабильность автоматических обновлений через Airflow\n- Разрабатывала и развивала аналитические дашборды в DataLens и Power BI для\nруководителей медицинских организаций и органов управления здравоохранением\n- Выполняла аналитические исследования и ad-hoc задачи для проектных команд и внутренних заказчиков\n- Координировала аналитическую часть проектов: готовила ТЗ, презентации, схемы (BPMN, CJM) и обучающие материалы в Power Point, проводила встречи и обучение сотрудников\n\nДостижения:\n- Автоматизировала ключевые процессы подготовки отчетности и обработки данных с использованием Python и SQL, сократив время выполнения типовых задач в среднем в 4 раза (с ~2 часов до ~30 минут). Это позволило сократить численность отдела с 12 до 6 человек без потери качества работы и одновременно взять на сопровождение новые аналитические направления.\n- В течение двух лет отвечала за аналитическое сопровождение проекта на этапе запуска: выстроила процессы мониторинга показателей, контроля качества данных и подготовки отчетности. Проект достиг целевых KPI и был переведен в режим стабильной операционной поддержки.\nArtishock (ООО КаменьТорг) — Аналитик продаж\n2021-09-01 - 2022-02-01\nТехнический стек: MS Excel, 1C\n\n- Вела учет и обработку данных в 1С\n- Оптимизировала расчетные процессы для подготовки коммерческих предложений: расчеты производственных работ и материалов, формирование сметы и стоимости проектов\n- Работа с клиентами: сопровождение по вопросам расчетов\n\nДостижения:\n- Внедрила новые расчетные методы с использованием формул и автоматизации в MS Excel, что сократило время подготовки смет для проектов и помогло избавиться от ручных ошибок.\n- Подготовила более 30 проектов, из которых по 4 были успешно заключены договоры на производство.\n\nОбразование:\nРоссийский биотехнологический университет (РОСБИОТЕХ), Москва. Институт промышленной инженерии, информационных технологий и мехатроники. Управление и искусственный интеллект в технических системах. 2024\n\nЯзыки:\nРусский: Родной\nАнглийский: B2 — Средне-продвинутый\n\nИнсайты HeadHunter:\nАктивность: Активно ищет работу; обновлено 2026-07-30T09:55:09+0300\nКонтакты: контакты скрыты; доступ к полной информации: нет\nЛогистика: Москва; время в пути: Не имеет значения; командировки: Готов к командировкам\nПредпочтения: занятость: Полная занятость; график: Полный день; формат работы: На месте работодателя, Удалённо, Гибрид, Разъездной\nДостижения: есть измеримые результаты в опыте: 3 из 3 мест работы\nУровень: есть senior/lead сигнал\nПродажи: есть sales/key account сигнал\n\nДополнительно:\nДоступ к полной информации: нет\nСтатус просмотра контактов: NONE\nВозраст: 24\nЗанятость: Полная занятость\nВарианты занятости: Полная занятость\nГрафик: Полный день\nВарианты графика: Полный день, Удаленная работа\nФормат работы: На месте работодателя, Удалённо, Гибрид, Разъездной\nВремя в пути: Не имеет значения\nКомандировки: Готов к командировкам\nРазрешение на работу: Россия\nЕсть автомобиль: нет\nВодительские права: B\nГражданство: Россия","CreatedAt":"2026-07-30T07:23:25.071799Z","BusinessTripReadiness":"Готов к командировкам","WorkTravelTime":"Не имеет значения","JobSearchStatus":"Активно ищет работу","HasMedcard":null,"HasChildren":null,"RelocationRegions":null,"SocialMedia":[],"DrivingExperiences":[],"Disability":null,"MaritalStatus":"Undefined","Recommendations":[],"ExtraEducation":{"AdditionalEducations":[],"TestsExams":[],"Certificates":[]},"PreferredCurrencyAmount":{"Amount":250000,"Currency":"RUB"}},"IncludeInApplicantsBankAgreement":true,"Data":{"ExtraData":{"ai-judge":"Рыбный текст"}},"HireRequestId":null,"NegotiationId":null,"TagIdsExtended":[],"ExternalIds":[{"Id":"4c1968ef0010d8d998004bf79b524a69375633","Type":"headhunter_resume_id"}],"ExpandDuplicateInfo":true},"trace":{"source":"headhunter_api","source_url":"https://hh.ru/resume/4c1968ef0010d8d998004bf79b524a69375633","resume_id":"4c1968ef0010d8d998004bf79b524a69375633","hh_payload_keys":["actions","age","alternate_url","area","birth_date","business_trip_readiness","can_view_full_info","certificate","citizenship","complaint_status","contact","contact_view_status","created_at","download","driver_license_types","education","employment","employment_form","employments","experience","experience_group_by_company","favorited","first_name","gender","has_vehicle","hidden_fields","id","job_search_status","language","last_name","metro","middle_name","negotiations_history","owner","paid_services","photo","platform","portfolio","professional_roles","real_id","recommendation","relocation","resume_locale","salary","schedule","schedules","site","skill_set","skills","specialization","tags","title","total_experience","travel_time","updated_at","view_without_contacts_reason","work_format","work_ticket"],"hh_unmapped_keys":["actions","complaint_status","download","experience_group_by_company","favorited","negotiations_history","owner","paid_services","platform","real_id","resume_locale"],"hh_hidden_fields":[]},"skillaz_status":"not_submitted","skillaz_candidate_id":null,"skillaz_vacancy_id":null,"skillaz_vacancy_name":null,"duplicate_decision_info":[],"duplicate_decision_info_raw":null,"skillaz_response_keys":[],"skillaz_error":null}