Снижение операционных расходов за счет автоматизации процессов отдела.
Аналитик • ML-инженер • Python Automation
Превращаю аналитику и автоматизацию в рост прибыли.
3+ года строю внутренние инструменты, системы ценообразования, прогнозные модели и операционную аналитику. Моя зона интереса: Python, SQL, маркетплейсы, BI, автоматизация рутинных процессов и ML-решения с измеримым эффектом.
Высвобожденный ресурс команды без дополнительного найма при росте нагрузки.
Рост за два месяца благодаря собственной системе управления ценообразованием.
Управление остатками, спросом и ценами в едином аналитическом контуре.
Обо мне
Помогаю бизнесу превращать данные в экономический результат.
Сильнее всего меня мотивируют задачи, где можно одновременно улучшить процессы, снизить ручной труд, навести прозрачность в цифрах и найти точку роста в прибыли.
Что делаю
Строю внутренние аналитические сервисы, автоматизирую CRM- и marketplace-процессы, разрабатываю дашборды, системы ценообразования и прогнозные модели на Python и SQL.
Что даю команде
Сокращаю часы ручной работы до минут, повышаю точность управленческих решений и внедряю решения, эффект от которых можно увидеть в расходах, марже и скорости операционной работы.
Компетенции
Инструменты и области, в которых работаю уверенно.
Python и автоматизация
Python, API-интеграции, серверные скрипты, автоматизация действий пользователя, Dash и внутренние web-интерфейсы.
Аналитика и BI
SQL, MSSQL, PostgreSQL, Yandex DataLens, Power BI, финансовая и операционная отчетность, MoM-анализ.
ML и прогнозирование
RandomForest, CatBoost, LightGBM, DBSCAN, регрессия, прогнозирование спроса, динамическое ценообразование.
Бизнес-контекст
Маркетплейсы Ozon, Wildberries и Yandex Market, управление остатками, маржинальность, сезонность и e-commerce метрики.
База знаний
Карта моего профессионального фокуса.
Ключевые темы, которыми я работаю и которые постоянно углубляю: ML, аналитика, оптимизация, временные ряды и инженерные практики.
Ключевые кейсы
Проекты, где аналитика, автоматизация и ML дали прикладной эффект.
Ниже не учебные pet-проекты, а рабочие системы: от управления остатками и ценообразованием до ML-оптимизации и автоматизации внешних интеграций.
Система динамического ценообразования и аналитики для Ozon
Построил production-систему, которая собирает цены, акции и остатки через Ozon Seller API, рассчитывает оптимальные цены с учетом маржи и конкурентов и дает команде Dash-дашборд для ручного контроля и сценарного анализа.
ETL и расчеты запускаются каждые 4 часа, а аварийные протоколы помогают защищать маржу при резкой волатильности цен и просадке остатков.
Асинхронный торговый бот для Tinkoff Invest API с Telegram-управлением
Разработал высокопроизводительный торговый контур для фьючерсов на базе Tinkoff Invest API (gRPC / REST): потоковые рыночные данные, управление позициями и полный жизненный цикл лимитных заявок.
Архитектура на asyncio (state machine) + панель управления в приватном Telegram-боте: запуск/остановка ядра, метрики и графики, изменение конфигурации «на лету», контроль рисков и точные расчеты через Decimal.
Улучшение Lite-STGNN для мультивариативного прогноза погоды
Улучшил Lite-STGNN (пространственно‑временную нейросеть) и полностью переработал пайплайн подготовки данных: интеграция METAR с OpenMeteo, почасовой ресемплинг без утечек и физически обоснованные признаки для повышения качества прогноза.
Внедрил глубокие residual‑проекции (LayerNorm/GELU/Dropout), разделил пространственные и временные эмбеддинги через отдельный time_encoder, углубил multi‑task голову и стабилизировал обучение проверками NaN в PyTorch Lightning.
GetRemainder: система управления остатками и FBS
Автоматизировал распределение стока между Ozon, Wildberries и Яндекс.Маркетом: синхронизацию остатков, обработку FBS-заказов, генерацию Excel-отчетов и обновление витрин через API и SQL-контур.
Итог: меньше ручной сверки, ниже риск оверселлов и быстрее реакция на сбои за счет Telegram-мониторинга и устойчивой retry-логики.
Предиктивное ценообразование и оптимизация маржи
Решил задачу циклической зависимости между ценой продавца и скидкой маркетплейса через ансамбль XGBoost, LightGBM и Random Forest плюс двухуровневую оптимизацию на COBYLA.
Модель дала точность выше R² 0.93, повысила долю успешно сошедшихся расчетов и помогла наращивать среднюю маржу при сохранении целевой цены для покупателя.
MC Parser: крипторынок и Telegram-интеграция
Собрал автономный пайплайн для парсинга CoinMarketCap, проверки торговых стратегий и пакетной отправки команд в Telegram-бот через user API с контролем логов и rate limits.
Инженерный акцент: сборка в standalone .exe, кроссплатформенный setup и безопасная работа с session string для стабильного запуска вне dev-среды.
Опыт
3+ года в аналитике, автоматизации и внутренних системах.
Работал в e-commerce, автоматизации бизнес-процессов и защищенном контуре государственных систем. Сильнее всего проявляюсь там, где нужно быстро собрать рабочий инструмент и привязать его к реальному эффекту.
Вам Вода
Аналитик по маркетплейсам. Автоматизация учета, остатков и управленческой отчетности, разработка системы ценообразования, прогнозных моделей и BI-дашбордов для финансового состояния компании.
Вооруженные силы РФ (ГУ ГШ)
Разработал АИС учета и контроля финансово-хозяйственной деятельности, перевел документооборот в цифровой формат и внедрил автоматическую верификацию данных в защищенном контуре Astra Linux.
Аквариумист
Аналитик / разработчик систем автоматизации. Перевел магазин с ручного учета на собственную CRM, развернул централизованную БД и внедрил рекомендации по пополнению ассортимента на основе прогнозирования спроса.
МИРЭА и рабочий английский
Неоконченное высшее, РТУ МИРЭА, программная инженерия. Русский — родной, английский — B2. Быстро встраиваюсь в новую предметную область и умею объяснять сложное простым языком.
Контакты
Открыт к ролям, где нужно объединить аналитику, автоматизацию и ML.
Рассматриваю полную занятость, частичную занятость и проектную работу. Если вам нужен специалист, который умеет считать эффект, автоматизировать процессы и строить рабочие data-инструменты, буду рад связаться.