{"id":"pacc_475af99feaed4f6a8aad2da889e40496","batch_file_id":null,"source_filename":"headhunter-0537da72001053b348004bf79b41734e38356a.json","source_mime_type":null,"source_document_url":null,"normalized_resume":{"hh_resume_id":"0537da72001053b348004bf79b41734e38356a","hh_updated_at":"2026-06-19T09:53:09+0300","hh_created_at":"2026-04-02T23:03:34+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 2026-06-19T09:53:09+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: Не готов к командировкам"},{"category":"preferences","label":"Предпочтения","value":"занятость: Полная занятость; график: Полный день; формат работы: На месте работодателя, Гибрид"},{"category":"achievements","label":"Достижения","value":"есть измеримые результаты в опыте: 1 из 1 мест работы"},{"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":null,"gender":"male","social_media":["https://hh.ru/resume/0537da72001053b348004bf79b41734e38356a"],"city":"Москва","country":null,"about":"контакты:\n\nAlexvvv9511@yandex.ru\nt.me/alexvv001","current_title":"Продуктовый аналитик","current_company":"Все Инструменты.РУ","skills":["Python","Numpy","pandas","Matplotlib","SciPy","Seaborn","Plotly","SQL","PostgreSQL","MySQL","Математическая статистика","Теория вероятностей","матанализ","Линейная алгебра","DataLens","Superset","Excel","PowerPoint","Miro","statsmodels","Clickhouse","Когортный анализ","Unit-экономика","A/B тесты","Jupyter Notebook"],"source_skills":["Python","Numpy","pandas","Matplotlib","SciPy","Seaborn","Plotly","SQL","PostgreSQL","MySQL","Математическая статистика","Теория вероятностей","матанализ","Линейная алгебра","DataLens","Superset","Excel","PowerPoint","Miro","statsmodels","Clickhouse","Когортный анализ","Unit-экономика","A/B тесты","Jupyter Notebook"],"inferred_skills":[],"total_experience_months":41,"expected_salary":null,"preferred_position":"Продуктовый аналитик","recommendations":[],"source_url":"https://hh.ru/resume/0537da72001053b348004bf79b41734e38356a","source_photo_url":null,"resume_text":"Источник: HeadHunter API\nПозиция: Продуктовый аналитик\nГород: Москва\nОпыт: 41 мес.\nНавыки: Python, Numpy, pandas, Matplotlib, SciPy, Seaborn, Plotly, SQL, PostgreSQL, MySQL, Математическая статистика, Теория вероятностей, матанализ, Линейная алгебра, DataLens, Superset, Excel, PowerPoint, Miro, statsmodels, Clickhouse, Когортный анализ, Unit-экономика, A/B тесты, Jupyter Notebook\n\nО себе:\nконтакты:\n\nAlexvvv9511@yandex.ru\nt.me/alexvv001\n\nОпыт работы:\nВсе Инструменты.РУ — Продуктовый аналитик\n2023-02-01\n- Репозиционирование блока рекомендаций на странице товара. Выявил проблему: блок рекомендаций имел видимость всего 15%. Провёл end‑to‑end A/B‑тест с переносом блока выше. Результат: CR в корзину +3пп, AOV +2.5%. Решение внедрено на всех категориях товаров, дополнительная выручка ~ 2 млн руб./мес. при около нулевых затратах на разработку.\n- Триггерные рассылки для повторных продаж. Инициировал внедрение триггерных рассылок на основе ML‑прогноза окончания расходных материалов. Провел два A/B‑теста: рассылка с предложением ‑ CR в повторную покупку +4пп; рассылка + скидка 10% ‑ дополнительный рост CR до +6пп. Проанализировал юнит‑экономику и выявил, что скидка убыточна: потери маржи на всех заказах в тесте превысили прибыль от дополнительного прироста CR. Принял решение внедрить только рассылки без скидки. Результат: +33% повторных покупок в сегменте, +3 млн руб./мес GMV.\n- Оптимизация складских запасов / управление неликвидами. Обнаружил высокий уровень замороженного капитала в запасах (рост DIO) и неэффективный подход к управлению неликвидами (фиксированный срок 6 месяцев). Разработал SKU‑уровневую модель определения оптимального срока хранения на основе маржинальной прибыли, стоимости хранения (склад, капитал, устаревание) и вероятности продажи. Определил ~15% ассортимента как неликвид и внедрил ступенчатую стратегию распродажи. Внедрил подход на 80% ассортимента. Результат: +30 млн руб. к операционной прибыли за квартал, −8 дней DIO (ускорение оборачиваемости капитала), высвобождено 6% складских площадей для более эффективного ассортимента.\n\nОбразование:\nМосковский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва. Механико-математический факультет. Математика. 2022\nНациональный исследовательский Московский государственный строительный университет, Москва. ИИЭСМ. Инженер‑конструктор. 2015\n\nЯзыки:\nРусский: Родной\nАнглийский: B1 — Средний\n\nИнсайты HeadHunter:\nАктивность: Активно ищет работу; обновлено 2026-06-19T09:53:09+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\nДостижения: есть измеримые результаты в опыте: 1 из 1 мест работы\nПродажи: есть sales/key account сигнал\n\nДополнительно:\nДоступ к полной информации: нет\nСтатус просмотра контактов: NONE\nЗанятость: Полная занятость\nВарианты занятости: Полная занятость\nГрафик: Полный день\nВарианты графика: Полный день\nФормат работы: На месте работодателя, Гибрид\nВремя в пути: Не имеет значения\nКомандировки: Не готов к командировкам\nРазрешение на работу: Россия\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":"164","name":"Продуктовый аналитик"}],"certificates":[],"education_level":"Высшее","salary_amount":null,"salary_currency":null,"work_experience":[{"company_name":"Все Инструменты.РУ","position":"Продуктовый аналитик","start_date":"2023-02-01","end_date":null,"total_months":null,"description":"- Репозиционирование блока рекомендаций на странице товара. Выявил проблему: блок рекомендаций имел видимость всего 15%. Провёл end‑to‑end A/B‑тест с переносом блока выше. Результат: CR в корзину +3пп, AOV +2.5%. Решение внедрено на всех категориях товаров, дополнительная выручка ~ 2 млн руб./мес. при около нулевых затратах на разработку.\n- Триггерные рассылки для повторных продаж. Инициировал внедрение триггерных рассылок на основе ML‑прогноза окончания расходных материалов. Провел два A/B‑теста: рассылка с предложением ‑ CR в повторную покупку +4пп; рассылка + скидка 10% ‑ дополнительный рост CR до +6пп. Проанализировал юнит‑экономику и выявил, что скидка убыточна: потери маржи на всех заказах в тесте превысили прибыль от дополнительного прироста CR. Принял решение внедрить только рассылки без скидки. Результат: +33% повторных покупок в сегменте, +3 млн руб./мес GMV.\n- Оптимизация складских запасов / управление неликвидами. Обнаружил высокий уровень замороженного капитала в запасах (рост DIO) и неэффективный подход к управлению неликвидами (фиксированный срок 6 месяцев). Разработал SKU‑уровневую модель определения оптимального срока хранения на основе маржинальной прибыли, стоимости хранения (склад, капитал, устаревание) и вероятности продажи. Определил ~15% ассортимента как неликвид и внедрил ступенчатую стратегию распродажи. Внедрил подход на 80% ассортимента. Результат: +30 млн руб. к операционной прибыли за квартал, −8 дней DIO (ускорение оборачиваемости капитала), высвобождено 6% складских площадей для более эффективного ассортимента.","city":"Россия"}],"education":[{"organization":"Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва","specialization":"Математика","start_year":null,"end_year":2022,"degree":"Механико-математический факультет"},{"organization":"Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, Москва","specialization":"Инженер‑конструктор","start_year":null,"end_year":2015,"degree":"ИИЭСМ"}],"languages":[{"lang":"Русский","level":"Родной"},{"lang":"Английский","level":"B1 — Средний"}]},"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-0537da72001053b348004bf79b41734e38356a@skillaz.invalid","PhoneNumber":"+71118258515","InternationalPhoneNumber":null,"SourceUrl":"https://hh.ru/resume/0537da72001053b348004bf79b41734e38356a","BirthDate":null,"Source":"Other","Gender":"male","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/0537da72001053b348004bf79b41734e38356a","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":"контакты:\n\nAlexvvv9511@yandex.ru\nt.me/alexvv001","Gender":"male","GenderType":"unknown","BirthDate":null,"Education":null,"CurrentTitle":"Продуктовый аналитик","CurrentCompany":"Все Инструменты.РУ","Skills":["Python","Numpy","pandas","Matplotlib","SciPy","Seaborn","Plotly","SQL","PostgreSQL","MySQL","Математическая статистика","Теория вероятностей","матанализ","Линейная алгебра","DataLens","Superset","Excel","PowerPoint","Miro","statsmodels","Clickhouse","Когортный анализ","Unit-экономика","A/B тесты","Jupyter Notebook"],"Citizenship":["Россия"],"TotalExperience":41,"AverageExperience":null,"UpdatedAt":"2026-06-19T09:53:09+03:00","Comments":[],"PreferredSalary":null,"ExpectedSalary":null,"ResumeTitle":"Продуктовый аналитик","City":"Москва","PreferredEmployments":["Any"],"PreferredSchedules":["FullDay"],"EducationType":"Undefined","WorkExperienceType":"Undefined","Educations":[{"Organization":"Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва","Specialization":"Математика","EducationForm":"Undefined","EducationType":null,"StartYear":null,"EndYear":2022,"Degree":"Механико-математический факультет","AverageGrade":null},{"Organization":"Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, Москва","Specialization":"Инженер‑конструктор","EducationForm":"Undefined","EducationType":null,"StartYear":null,"EndYear":2015,"Degree":"ИИЭСМ","AverageGrade":null}],"WorkExperience":[{"CompanyName":"Все Инструменты.РУ","Position":"Продуктовый аналитик","StartDate":"2023-02-01","EndDate":null,"TotalMonths":null,"Description":"- Репозиционирование блока рекомендаций на странице товара. Выявил проблему: блок рекомендаций имел видимость всего 15%. Провёл end‑to‑end A/B‑тест с переносом блока выше. Результат: CR в корзину +3пп, AOV +2.5%. Решение внедрено на всех категориях товаров, дополнительная выручка ~ 2 млн руб./мес. при около нулевых затратах на разработку.\n- Триггерные рассылки для повторных продаж. Инициировал внедрение триггерных рассылок на основе ML‑прогноза окончания расходных материалов. Провел два A/B‑теста: рассылка с предложением ‑ CR в повторную покупку +4пп; рассылка + скидка 10% ‑ дополнительный рост CR до +6пп. Проанализировал юнит‑экономику и выявил, что скидка убыточна: потери маржи на всех заказах в тесте превысили прибыль от дополнительного прироста CR. Принял решение внедрить только рассылки без скидки. Результат: +33% повторных покупок в сегменте, +3 млн руб./мес GMV.\n- Оптимизация складских запасов / управление неликвидами. Обнаружил высокий уровень замороженного капитала в запасах (рост DIO) и неэффективный подход к управлению неликвидами (фиксированный срок 6 месяцев). Разработал SKU‑уровневую модель определения оптимального срока хранения на основе маржинальной прибыли, стоимости хранения (склад, капитал, устаревание) и вероятности продажи. Определил ~15% ассортимента как неликвид и внедрил ступенчатую стратегию распродажи. Внедрил подход на 80% ассортимента. Результат: +30 млн руб. к операционной прибыли за квартал, −8 дней DIO (ускорение оборачиваемости капитала), высвобождено 6% складских площадей для более эффективного ассортимента.","Industries":null,"City":"Россия","EmploymentType":"Any"}],"Languages":[{"Lang":"Русский","Level":"Родной"},{"Lang":"Английский","Level":"B1 — Средний"}],"PreferredSchedule":"FullDay","KnownLanguages":null,"PreferredPosition":"Продуктовый аналитик","PreferredEmployment":null,"RelocationReadiness":null,"AdditionalFields":[],"ContactsHidden":true,"Country":null,"ProfessionalAreas":[{"id":"164","name":"Продуктовый аналитик"}],"ResumeText":"Источник: HeadHunter API\nПозиция: Продуктовый аналитик\nГород: Москва\nОпыт: 41 мес.\nНавыки: Python, Numpy, pandas, Matplotlib, SciPy, Seaborn, Plotly, SQL, PostgreSQL, MySQL, Математическая статистика, Теория вероятностей, матанализ, Линейная алгебра, DataLens, Superset, Excel, PowerPoint, Miro, statsmodels, Clickhouse, Когортный анализ, Unit-экономика, A/B тесты, Jupyter Notebook\n\nО себе:\nконтакты:\n\nAlexvvv9511@yandex.ru\nt.me/alexvv001\n\nОпыт работы:\nВсе Инструменты.РУ — Продуктовый аналитик\n2023-02-01\n- Репозиционирование блока рекомендаций на странице товара. Выявил проблему: блок рекомендаций имел видимость всего 15%. Провёл end‑to‑end A/B‑тест с переносом блока выше. Результат: CR в корзину +3пп, AOV +2.5%. Решение внедрено на всех категориях товаров, дополнительная выручка ~ 2 млн руб./мес. при около нулевых затратах на разработку.\n- Триггерные рассылки для повторных продаж. Инициировал внедрение триггерных рассылок на основе ML‑прогноза окончания расходных материалов. Провел два A/B‑теста: рассылка с предложением ‑ CR в повторную покупку +4пп; рассылка + скидка 10% ‑ дополнительный рост CR до +6пп. Проанализировал юнит‑экономику и выявил, что скидка убыточна: потери маржи на всех заказах в тесте превысили прибыль от дополнительного прироста CR. Принял решение внедрить только рассылки без скидки. Результат: +33% повторных покупок в сегменте, +3 млн руб./мес GMV.\n- Оптимизация складских запасов / управление неликвидами. Обнаружил высокий уровень замороженного капитала в запасах (рост DIO) и неэффективный подход к управлению неликвидами (фиксированный срок 6 месяцев). Разработал SKU‑уровневую модель определения оптимального срока хранения на основе маржинальной прибыли, стоимости хранения (склад, капитал, устаревание) и вероятности продажи. Определил ~15% ассортимента как неликвид и внедрил ступенчатую стратегию распродажи. Внедрил подход на 80% ассортимента. Результат: +30 млн руб. к операционной прибыли за квартал, −8 дней DIO (ускорение оборачиваемости капитала), высвобождено 6% складских площадей для более эффективного ассортимента.\n\nОбразование:\nМосковский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва. Механико-математический факультет. Математика. 2022\nНациональный исследовательский Московский государственный строительный университет, Москва. ИИЭСМ. Инженер‑конструктор. 2015\n\nЯзыки:\nРусский: Родной\nАнглийский: B1 — Средний\n\nИнсайты HeadHunter:\nАктивность: Активно ищет работу; обновлено 2026-06-19T09:53:09+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\nДостижения: есть измеримые результаты в опыте: 1 из 1 мест работы\nПродажи: есть sales/key account сигнал\n\nДополнительно:\nДоступ к полной информации: нет\nСтатус просмотра контактов: NONE\nЗанятость: Полная занятость\nВарианты занятости: Полная занятость\nГрафик: Полный день\nВарианты графика: Полный день\nФормат работы: На месте работодателя, Гибрид\nВремя в пути: Не имеет значения\nКомандировки: Не готов к командировкам\nРазрешение на работу: Россия\nГражданство: Россия","CreatedAt":"2026-06-19T09:07:54.558164Z","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":"0537da72001053b348004bf79b41734e38356a","Type":"headhunter_resume_id"}],"ExpandDuplicateInfo":true},"trace":{"source":"headhunter_api","source_url":"https://hh.ru/resume/0537da72001053b348004bf79b41734e38356a","resume_id":"0537da72001053b348004bf79b41734e38356a","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}