{"id":"pacc_46d5a16a44914165ba938c12f571e5c6","batch_file_id":null,"source_filename":"headhunter-885778e30010d2a9a7004bf79b777867377939.json","source_mime_type":null,"source_document_url":null,"normalized_resume":{"hh_resume_id":"885778e30010d2a9a7004bf79b777867377939","hh_updated_at":"2026-07-30T09:46:50+0300","hh_created_at":"2026-07-17T11:48:19+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 2026-07-30T09:46:50+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: Не готов к командировкам"},{"category":"preferences","label":"Предпочтения","value":"занятость: Полная занятость; график: Полный день; формат работы: На месте работодателя, Гибрид, Удалённо"},{"category":"achievements","label":"Достижения","value":"есть измеримые результаты в опыте: 2 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":"1994-08-10","gender":"female","social_media":["https://hh.ru/resume/885778e30010d2a9a7004bf79b777867377939"],"city":"Москва","country":null,"about":"Более семи лет работаю с данными в IT. Основной фокус - понять, как продукт зарабатывает и где теряет пользователей. Когда вижу резкий рост обращений или падение конверсии - ищу причину в цифрах.\n\nЯндекс.Метрика - более трёх лет. Настраивала цели (клики по контактам, звонки), анализировала источники трафика, искала точки оттока. SQL - JOIN, оконные функции, CTE (сертификат SF Education, 2025). Power BI и DataLens -  умею собирать дашборды с продуктовыми метриками.\n\nУчебный проект на GitHub: интернет-магазин косметики, ~500 клиентов, \n1 250 заказов. Посчитала Retention Rate (32%), средний чек (940 ₽), ARPU. Собрала дашборд на 3 страницах. Инсайт: Website - 56% продаж, но средний чек ниже; возвраты 6,8% из-за задержек доставки. Шесть рекомендаций бизнесу. Ссылка: github.com/kaplinaa/skincare-analytics\n\nИзучаю: A/B-тестирование (курс Т-Банк, 2026), когортный анализ, RFM-сегментацию, Tableau, Python для статистики.\n\nИщу роль продуктового аналитика - работать с метриками роста, гипотезами, \nвизуализацией.","current_title":"Специалист по информационной безопасности / аналитик","current_company":"АО КЭМП","skills":["Product Analyst","SQL","Продуктовые метрики","Python","Power BI","Yandex DataLens","Дашборды","Визуализация данных","Анализ поведения пользователей","Яндекс.Метрика","Веб-аналитика","Проверка гипотез","Анализ данных","MS Excel","Google Sheets","Power Query","Сбор и анализ требований","Составление ТЗ","1С: Предприятие","Сравнительный анализ","Математическая статистика","A/B-тестирование","Retention Rate","Средний чек","Сводные таблицы","KPI","DAX","Google Analytics","Когортный анализ","Воронка продаж"],"source_skills":["Product Analyst","SQL","Продуктовые метрики","Python","Power BI","Yandex DataLens","Дашборды","Визуализация данных","Анализ поведения пользователей","Яндекс.Метрика","Веб-аналитика","Проверка гипотез","Анализ данных","MS Excel","Google Sheets","Power Query","Сбор и анализ требований","Составление ТЗ","1С: Предприятие","Сравнительный анализ","Математическая статистика","A/B-тестирование","Retention Rate","Средний чек","Сводные таблицы","KPI","DAX","Google Analytics","Когортный анализ","Воронка продаж"],"inferred_skills":[],"total_experience_months":108,"expected_salary":null,"preferred_position":"Product Analyst / Продуктовый аналитик","recommendations":[],"source_url":"https://hh.ru/resume/885778e30010d2a9a7004bf79b777867377939","source_photo_url":null,"resume_text":"Источник: HeadHunter API\nПозиция: Product Analyst / Продуктовый аналитик\nГород: Москва\nОпыт: 108 мес.\nНавыки: Product Analyst, SQL, Продуктовые метрики, Python, Power BI, Yandex DataLens, Дашборды, Визуализация данных, Анализ поведения пользователей, Яндекс.Метрика, Веб-аналитика, Проверка гипотез, Анализ данных, MS Excel, Google Sheets, Power Query, Сбор и анализ требований, Составление ТЗ, 1С: Предприятие, Сравнительный анализ, Математическая статистика, A/B-тестирование, Retention Rate, Средний чек, Сводные таблицы, KPI, DAX, Google Analytics, Когортный анализ, Воронка продаж\n\nО себе:\nБолее семи лет работаю с данными в IT. Основной фокус - понять, как продукт зарабатывает и где теряет пользователей. Когда вижу резкий рост обращений или падение конверсии - ищу причину в цифрах.\n\nЯндекс.Метрика - более трёх лет. Настраивала цели (клики по контактам, звонки), анализировала источники трафика, искала точки оттока. SQL - JOIN, оконные функции, CTE (сертификат SF Education, 2025). Power BI и DataLens -  умею собирать дашборды с продуктовыми метриками.\n\nУчебный проект на GitHub: интернет-магазин косметики, ~500 клиентов, \n1 250 заказов. Посчитала Retention Rate (32%), средний чек (940 ₽), ARPU. Собрала дашборд на 3 страницах. Инсайт: Website - 56% продаж, но средний чек ниже; возвраты 6,8% из-за задержек доставки. Шесть рекомендаций бизнесу. Ссылка: github.com/kaplinaa/skincare-analytics\n\nИзучаю: A/B-тестирование (курс Т-Банк, 2026), когортный анализ, RFM-сегментацию, Tableau, Python для статистики.\n\nИщу роль продуктового аналитика - работать с метриками роста, гипотезами, \nвизуализацией.\n\nОпыт работы:\nАО КЭМП — Специалист по информационной безопасности / аналитик\n2019-07-01\nКаждый день смотрела метрики доступности сервисов компании. Когда видела резкий рост инцидентов или падение KPI - разбиралась в причинах, проверяла гипотезы на цифрах. Руководству - еженедельный отчет с количественной оценкой.\n\nЯндекс.Метрика - работала больше трёх лет. Настраивала цели для сайта компании: клики по кнопке \"написать на почту\", звонки, переходы на контакты. Смотрела источники трафика, анализировала поведение пользователей, искала, где люди начинают уходить, не совершив целевое действие.\n\nПолноценные воронки конверсии изучала в учебном проекте на GitHub (e-commerce косметики): просмотр - корзина - оформление - оплата. Считала продуктовые метрики (Retention Rate, средний чек, ARPU), искала узкие места. Собрала дашборд в Power BI. Главное открытие: Website приносит больше половины продаж, но средний чек там ниже + высокий процент возвратов из-за логистики.\n\nExcel — ежедневно работала с большими выгрузками (сводные, ВПР, визуализация). Готовила отчёты так, чтобы коллеги сразу видели проблему, а не искали её в цифрах.\n\nАвтоматизировала обработку заявок: вместо ручного заполнения каждой - шаблоны с автоподстановкой. Экономия времени в несколько раз.\n\n1С:Предприятие - выгружала данные, сверяла между подразделениями.\nФГУП СКЦ Росатома — Администратор информационной безопасности\n2017-10-01 - 2019-06-01\nДва года работала с закупками Росатома (44-ФЗ / 223-ФЗ). Основная задача - превратить разрозненные требования подразделений в структурированные данные  для конкурсных процедур.\n\nСравнительный анализ коммерческих предложений: строила таблицы в Excel с параметрами от разных поставщиков (стоимость, сроки, гарантии, условия оплаты). Считала итоговую стоимость с учётом всех условий. Руководству - аналитические заключения с рекомендациями, где выгоднее.\n\nСПАРК: проверяла контрагентов перед сотрудничеством (финансовая устойчивость, задолженности, судебные дела). Если находила признаки банкротства или \nфиктивности - готовила отчёт с рекомендацией отказать.\n\nСистематизация данных: собирала требования от пяти подразделений для годового плана закупок, упаковывала в Excel-таблицы для оптимизации бюджета.\n\nПисала технические задания для поставщиков по внутренним требованиям.\nФГУП СКЦ Росатома — Стажёр\n2017-07-01 - 2017-08-01\nСтруктурировала документацию подразделения, создавала учётные записи Windows, осваивала ViPNet Client.\n\nОбразование:\nНациональный исследовательский ядерный университет «МИФИ». Факультет кибернетики и информационной безопасности. Информационно-аналитические системы безопасности. 2018\n\nЯзыки:\nРусский: Родной\nАнглийский: A1 — Начальный\n\nИнсайты HeadHunter:\nАктивность: Активно ищет работу; обновлено 2026-07-30T09:46:50+0300\nКонтакты: контакты скрыты; доступ к полной информации: нет\nЛогистика: Москва; время в пути: Не имеет значения; командировки: Не готов к командировкам\nПредпочтения: занятость: Полная занятость; график: Полный день; формат работы: На месте работодателя, Гибрид, Удалённо\nДостижения: есть измеримые результаты в опыте: 2 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: 31\nЗанятость: Полная занятость\nВарианты занятости: Полная занятость, Частичная занятость, Проектная работа, Стажировка\nГрафик: Полный день\nВарианты графика: Полный день, Удаленная работа\nФормат работы: На месте работодателя, Гибрид, Удалённо\nВремя в пути: Не имеет значения\nКомандировки: Не готов к командировкам\nРазрешение на работу: Россия\nПортфолио: Краткая информация об учебном аналитическом проекте по данным D2C-бренда косметики, Дашборд к проекту на гитхаб\nГражданство: Россия","employment":"Полная занятость","schedule":"Полный день","travel_time":"Не имеет значения","relocation_readiness":null,"business_trip_readiness":"Не готов к командировкам","citizenship":["Россия"],"professional_roles":[{"id":"156","name":"BI-аналитик, аналитик данных"},{"id":"10","name":"Аналитик"},{"id":"150","name":"Бизнес-аналитик"},{"id":"164","name":"Продуктовый аналитик"}],"certificates":[],"education_level":"Высшее","salary_amount":null,"salary_currency":null,"work_experience":[{"company_name":"АО КЭМП","position":"Специалист по информационной безопасности / аналитик","start_date":"2019-07-01","end_date":null,"total_months":null,"description":"Каждый день смотрела метрики доступности сервисов компании. Когда видела резкий рост инцидентов или падение KPI - разбиралась в причинах, проверяла гипотезы на цифрах. Руководству - еженедельный отчет с количественной оценкой.\n\nЯндекс.Метрика - работала больше трёх лет. Настраивала цели для сайта компании: клики по кнопке \"написать на почту\", звонки, переходы на контакты. Смотрела источники трафика, анализировала поведение пользователей, искала, где люди начинают уходить, не совершив целевое действие.\n\nПолноценные воронки конверсии изучала в учебном проекте на GitHub (e-commerce косметики): просмотр - корзина - оформление - оплата. Считала продуктовые метрики (Retention Rate, средний чек, ARPU), искала узкие места. Собрала дашборд в Power BI. Главное открытие: Website приносит больше половины продаж, но средний чек там ниже + высокий процент возвратов из-за логистики.\n\nExcel — ежедневно работала с большими выгрузками (сводные, ВПР, визуализация). Готовила отчёты так, чтобы коллеги сразу видели проблему, а не искали её в цифрах.\n\nАвтоматизировала обработку заявок: вместо ручного заполнения каждой - шаблоны с автоподстановкой. Экономия времени в несколько раз.\n\n1С:Предприятие - выгружала данные, сверяла между подразделениями.","city":"Москва"},{"company_name":"ФГУП СКЦ Росатома","position":"Администратор информационной безопасности","start_date":"2017-10-01","end_date":"2019-06-01","total_months":null,"description":"Два года работала с закупками Росатома (44-ФЗ / 223-ФЗ). Основная задача - превратить разрозненные требования подразделений в структурированные данные  для конкурсных процедур.\n\nСравнительный анализ коммерческих предложений: строила таблицы в Excel с параметрами от разных поставщиков (стоимость, сроки, гарантии, условия оплаты). Считала итоговую стоимость с учётом всех условий. Руководству - аналитические заключения с рекомендациями, где выгоднее.\n\nСПАРК: проверяла контрагентов перед сотрудничеством (финансовая устойчивость, задолженности, судебные дела). Если находила признаки банкротства или \nфиктивности - готовила отчёт с рекомендацией отказать.\n\nСистематизация данных: собирала требования от пяти подразделений для годового плана закупок, упаковывала в Excel-таблицы для оптимизации бюджета.\n\nПисала технические задания для поставщиков по внутренним требованиям.","city":"Москва"},{"company_name":"ФГУП СКЦ Росатома","position":"Стажёр","start_date":"2017-07-01","end_date":"2017-08-01","total_months":null,"description":"Структурировала документацию подразделения, создавала учётные записи Windows, осваивала ViPNet Client.","city":"Москва"}],"education":[{"organization":"Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»","specialization":"Информационно-аналитические системы безопасности","start_year":null,"end_year":2018,"degree":"Факультет кибернетики и информационной безопасности"}],"languages":[{"lang":"Русский","level":"Родной"},{"lang":"Английский","level":"A1 — Начальный"}]},"contacts":{"first_name":null,"last_name":null,"email":null,"phone":null,"contact_hidden":true},"skillaz_api_payload":{"VacancyId":"6a6a4564464add726bc27b26","OrgUnitId":null,"FirstName":"кандидат","LastName":"Скрытый","MiddleName":null,"Email":"hidden-885778e30010d2a9a7004bf79b777867377939@skillaz.invalid","PhoneNumber":"+71119834144","InternationalPhoneNumber":null,"SourceUrl":"https://hh.ru/resume/885778e30010d2a9a7004bf79b777867377939","BirthDate":"1994-08-10T00:00:00Z","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/885778e30010d2a9a7004bf79b777867377939","UtmSource":"parser-3.0","TabelNumber":null,"UtmCampaign":null,"UtmMedium":null,"UtmContent":null,"UtmTerm":null,"UtmSessionId":null,"CommonCandidateInfo":{"Avatar":null,"AvatarFileId":null,"Area":null,"Metro":null,"About":"Более семи лет работаю с данными в IT. Основной фокус - понять, как продукт зарабатывает и где теряет пользователей. Когда вижу резкий рост обращений или падение конверсии - ищу причину в цифрах.\n\nЯндекс.Метрика - более трёх лет. Настраивала цели (клики по контактам, звонки), анализировала источники трафика, искала точки оттока. SQL - JOIN, оконные функции, CTE (сертификат SF Education, 2025). Power BI и DataLens -  умею собирать дашборды с продуктовыми метриками.\n\nУчебный проект на GitHub: интернет-магазин косметики, ~500 клиентов, \n1 250 заказов. Посчитала Retention Rate (32%), средний чек (940 ₽), ARPU. Собрала дашборд на 3 страницах. Инсайт: Website - 56% продаж, но средний чек ниже; возвраты 6,8% из-за задержек доставки. Шесть рекомендаций бизнесу. Ссылка: github.com/kaplinaa/skincare-analytics\n\nИзучаю: A/B-тестирование (курс Т-Банк, 2026), когортный анализ, RFM-сегментацию, Tableau, Python для статистики.\n\nИщу роль продуктового аналитика - работать с метриками роста, гипотезами, \nвизуализацией.","Gender":"female","GenderType":"unknown","BirthDate":"1994-08-10T00:00:00Z","Education":null,"CurrentTitle":"Специалист по информационной безопасности / аналитик","CurrentCompany":"АО КЭМП","Skills":["Product Analyst","SQL","Продуктовые метрики","Python","Power BI","Yandex DataLens","Дашборды","Визуализация данных","Анализ поведения пользователей","Яндекс.Метрика","Веб-аналитика","Проверка гипотез","Анализ данных","MS Excel","Google Sheets","Power Query","Сбор и анализ требований","Составление ТЗ","1С: Предприятие","Сравнительный анализ","Математическая статистика","A/B-тестирование","Retention Rate","Средний чек","Сводные таблицы","KPI","DAX","Google Analytics","Когортный анализ","Воронка продаж"],"Citizenship":["Россия"],"TotalExperience":108,"AverageExperience":null,"UpdatedAt":"2026-07-30T09:46:50+03:00","Comments":[],"PreferredSalary":null,"ExpectedSalary":null,"ResumeTitle":"Product Analyst / Продуктовый аналитик","City":"Москва","PreferredEmployments":["Any"],"PreferredSchedules":["FullDay"],"EducationType":"Undefined","WorkExperienceType":"Undefined","Educations":[{"Organization":"Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»","Specialization":"Информационно-аналитические системы безопасности","EducationForm":"Undefined","EducationType":null,"StartYear":null,"EndYear":2018,"Degree":"Факультет кибернетики и информационной безопасности","AverageGrade":null}],"WorkExperience":[{"CompanyName":"АО КЭМП","Position":"Специалист по информационной безопасности / аналитик","StartDate":"2019-07-01","EndDate":null,"TotalMonths":null,"Description":"Каждый день смотрела метрики доступности сервисов компании. Когда видела резкий рост инцидентов или падение KPI - разбиралась в причинах, проверяла гипотезы на цифрах. Руководству - еженедельный отчет с количественной оценкой.\n\nЯндекс.Метрика - работала больше трёх лет. Настраивала цели для сайта компании: клики по кнопке \"написать на почту\", звонки, переходы на контакты. Смотрела источники трафика, анализировала поведение пользователей, искала, где люди начинают уходить, не совершив целевое действие.\n\nПолноценные воронки конверсии изучала в учебном проекте на GitHub (e-commerce косметики): просмотр - корзина - оформление - оплата. Считала продуктовые метрики (Retention Rate, средний чек, ARPU), искала узкие места. Собрала дашборд в Power BI. Главное открытие: Website приносит больше половины продаж, но средний чек там ниже + высокий процент возвратов из-за логистики.\n\nExcel — ежедневно работала с большими выгрузками (сводные, ВПР, визуализация). Готовила отчёты так, чтобы коллеги сразу видели проблему, а не искали её в цифрах.\n\nАвтоматизировала обработку заявок: вместо ручного заполнения каждой - шаблоны с автоподстановкой. Экономия времени в несколько раз.\n\n1С:Предприятие - выгружала данные, сверяла между подразделениями.","Industries":null,"City":"Москва","EmploymentType":"Any"},{"CompanyName":"ФГУП СКЦ Росатома","Position":"Администратор информационной безопасности","StartDate":"2017-10-01","EndDate":"2019-06-01","TotalMonths":null,"Description":"Два года работала с закупками Росатома (44-ФЗ / 223-ФЗ). Основная задача - превратить разрозненные требования подразделений в структурированные данные  для конкурсных процедур.\n\nСравнительный анализ коммерческих предложений: строила таблицы в Excel с параметрами от разных поставщиков (стоимость, сроки, гарантии, условия оплаты). Считала итоговую стоимость с учётом всех условий. Руководству - аналитические заключения с рекомендациями, где выгоднее.\n\nСПАРК: проверяла контрагентов перед сотрудничеством (финансовая устойчивость, задолженности, судебные дела). Если находила признаки банкротства или \nфиктивности - готовила отчёт с рекомендацией отказать.\n\nСистематизация данных: собирала требования от пяти подразделений для годового плана закупок, упаковывала в Excel-таблицы для оптимизации бюджета.\n\nПисала технические задания для поставщиков по внутренним требованиям.","Industries":null,"City":"Москва","EmploymentType":"Any"},{"CompanyName":"ФГУП СКЦ Росатома","Position":"Стажёр","StartDate":"2017-07-01","EndDate":"2017-08-01","TotalMonths":null,"Description":"Структурировала документацию подразделения, создавала учётные записи Windows, осваивала ViPNet Client.","Industries":null,"City":"Москва","EmploymentType":"Any"}],"Languages":[{"Lang":"Русский","Level":"Родной"},{"Lang":"Английский","Level":"A1 — Начальный"}],"PreferredSchedule":"FullDay","KnownLanguages":null,"PreferredPosition":"Product Analyst / Продуктовый аналитик","PreferredEmployment":null,"RelocationReadiness":null,"AdditionalFields":[],"ContactsHidden":true,"Country":null,"ProfessionalAreas":[{"id":"156","name":"BI-аналитик, аналитик данных"},{"id":"10","name":"Аналитик"},{"id":"150","name":"Бизнес-аналитик"},{"id":"164","name":"Продуктовый аналитик"}],"ResumeText":"Источник: HeadHunter API\nПозиция: Product Analyst / Продуктовый аналитик\nГород: Москва\nОпыт: 108 мес.\nНавыки: Product Analyst, SQL, Продуктовые метрики, Python, Power BI, Yandex DataLens, Дашборды, Визуализация данных, Анализ поведения пользователей, Яндекс.Метрика, Веб-аналитика, Проверка гипотез, Анализ данных, MS Excel, Google Sheets, Power Query, Сбор и анализ требований, Составление ТЗ, 1С: Предприятие, Сравнительный анализ, Математическая статистика, A/B-тестирование, Retention Rate, Средний чек, Сводные таблицы, KPI, DAX, Google Analytics, Когортный анализ, Воронка продаж\n\nО себе:\nБолее семи лет работаю с данными в IT. Основной фокус - понять, как продукт зарабатывает и где теряет пользователей. Когда вижу резкий рост обращений или падение конверсии - ищу причину в цифрах.\n\nЯндекс.Метрика - более трёх лет. Настраивала цели (клики по контактам, звонки), анализировала источники трафика, искала точки оттока. SQL - JOIN, оконные функции, CTE (сертификат SF Education, 2025). Power BI и DataLens -  умею собирать дашборды с продуктовыми метриками.\n\nУчебный проект на GitHub: интернет-магазин косметики, ~500 клиентов, \n1 250 заказов. Посчитала Retention Rate (32%), средний чек (940 ₽), ARPU. Собрала дашборд на 3 страницах. Инсайт: Website - 56% продаж, но средний чек ниже; возвраты 6,8% из-за задержек доставки. Шесть рекомендаций бизнесу. Ссылка: github.com/kaplinaa/skincare-analytics\n\nИзучаю: A/B-тестирование (курс Т-Банк, 2026), когортный анализ, RFM-сегментацию, Tableau, Python для статистики.\n\nИщу роль продуктового аналитика - работать с метриками роста, гипотезами, \nвизуализацией.\n\nОпыт работы:\nАО КЭМП — Специалист по информационной безопасности / аналитик\n2019-07-01\nКаждый день смотрела метрики доступности сервисов компании. Когда видела резкий рост инцидентов или падение KPI - разбиралась в причинах, проверяла гипотезы на цифрах. Руководству - еженедельный отчет с количественной оценкой.\n\nЯндекс.Метрика - работала больше трёх лет. Настраивала цели для сайта компании: клики по кнопке \"написать на почту\", звонки, переходы на контакты. Смотрела источники трафика, анализировала поведение пользователей, искала, где люди начинают уходить, не совершив целевое действие.\n\nПолноценные воронки конверсии изучала в учебном проекте на GitHub (e-commerce косметики): просмотр - корзина - оформление - оплата. Считала продуктовые метрики (Retention Rate, средний чек, ARPU), искала узкие места. Собрала дашборд в Power BI. Главное открытие: Website приносит больше половины продаж, но средний чек там ниже + высокий процент возвратов из-за логистики.\n\nExcel — ежедневно работала с большими выгрузками (сводные, ВПР, визуализация). Готовила отчёты так, чтобы коллеги сразу видели проблему, а не искали её в цифрах.\n\nАвтоматизировала обработку заявок: вместо ручного заполнения каждой - шаблоны с автоподстановкой. Экономия времени в несколько раз.\n\n1С:Предприятие - выгружала данные, сверяла между подразделениями.\nФГУП СКЦ Росатома — Администратор информационной безопасности\n2017-10-01 - 2019-06-01\nДва года работала с закупками Росатома (44-ФЗ / 223-ФЗ). Основная задача - превратить разрозненные требования подразделений в структурированные данные  для конкурсных процедур.\n\nСравнительный анализ коммерческих предложений: строила таблицы в Excel с параметрами от разных поставщиков (стоимость, сроки, гарантии, условия оплаты). Считала итоговую стоимость с учётом всех условий. Руководству - аналитические заключения с рекомендациями, где выгоднее.\n\nСПАРК: проверяла контрагентов перед сотрудничеством (финансовая устойчивость, задолженности, судебные дела). Если находила признаки банкротства или \nфиктивности - готовила отчёт с рекомендацией отказать.\n\nСистематизация данных: собирала требования от пяти подразделений для годового плана закупок, упаковывала в Excel-таблицы для оптимизации бюджета.\n\nПисала технические задания для поставщиков по внутренним требованиям.\nФГУП СКЦ Росатома — Стажёр\n2017-07-01 - 2017-08-01\nСтруктурировала документацию подразделения, создавала учётные записи Windows, осваивала ViPNet Client.\n\nОбразование:\nНациональный исследовательский ядерный университет «МИФИ». Факультет кибернетики и информационной безопасности. Информационно-аналитические системы безопасности. 2018\n\nЯзыки:\nРусский: Родной\nАнглийский: A1 — Начальный\n\nИнсайты HeadHunter:\nАктивность: Активно ищет работу; обновлено 2026-07-30T09:46:50+0300\nКонтакты: контакты скрыты; доступ к полной информации: нет\nЛогистика: Москва; время в пути: Не имеет значения; командировки: Не готов к командировкам\nПредпочтения: занятость: Полная занятость; график: Полный день; формат работы: На месте работодателя, Гибрид, Удалённо\nДостижения: есть измеримые результаты в опыте: 2 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: 31\nЗанятость: Полная занятость\nВарианты занятости: Полная занятость, Частичная занятость, Проектная работа, Стажировка\nГрафик: Полный день\nВарианты графика: Полный день, Удаленная работа\nФормат работы: На месте работодателя, Гибрид, Удалённо\nВремя в пути: Не имеет значения\nКомандировки: Не готов к командировкам\nРазрешение на работу: Россия\nПортфолио: Краткая информация об учебном аналитическом проекте по данным D2C-бренда косметики, Дашборд к проекту на гитхаб\nГражданство: Россия","CreatedAt":"2026-07-30T07:24:25.351495Z","BusinessTripReadiness":"Не 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":null},"IncludeInApplicantsBankAgreement":true,"Data":{"ExtraData":{"ai-judge":"Рыбный текст"}},"HireRequestId":null,"NegotiationId":null,"TagIdsExtended":[],"ExternalIds":[{"Id":"885778e30010d2a9a7004bf79b777867377939","Type":"headhunter_resume_id"}],"ExpandDuplicateInfo":true},"trace":{"source":"headhunter_api","source_url":"https://hh.ru/resume/885778e30010d2a9a7004bf79b777867377939","resume_id":"885778e30010d2a9a7004bf79b777867377939","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":"created","skillaz_candidate_id":"6a6afc14f0f7334d6cc29196","skillaz_vacancy_id":"6a6a4564464add726bc27b26","skillaz_vacancy_name":"Продуктовый аналитик — демо Магнит","duplicate_decision_info":[],"duplicate_decision_info_raw":null,"skillaz_response_keys":["IsOk","CandidateId","ErrorMessage","ReasonType","InterviewId","InterviewUrl","DuplicateDecisionInfo","SkillazCreateRequestDiagnostics"],"skillaz_error":null}