Владислав Яковлев
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.

Python SQL Dash PostgreSQL DataLens CatBoost API
2.7 млн ₽ в год

Снижение операционных расходов за счет автоматизации процессов отдела.

2.0 FTE

Высвобожденный ресурс команды без дополнительного найма при росте нагрузки.

+7% прибыли

Рост за два месяца благодаря собственной системе управления ценообразованием.

~4500 SKU

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

Граф заметок из моей Obsidian-базы знаний.

Узлы строятся по названиям Markdown-заметок, а связи собираются из ссылок вида [[Название заметки]]. Граф можно приближать, отдалять и изучать по связям между заметками.

Граф базы знаний Интерактивный граф заметок Obsidian и связей между ними.
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.

Pricing / Analytics

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.

Python Dash PostgreSQL UMAP HDBSCAN
Operations / Marketplace

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.

Python API SQL Docker Telegram
ML / Optimization

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.

Scikit-learn XGBoost LightGBM SciPy Pricing
Automation / Integrations

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.

Python Telethon CoinMarketCap API PyInstaller Automation
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.

Декабрь 2024 — настоящее время

Вам Вода

Аналитик по маркетплейсам. Автоматизация учета, остатков и управленческой отчетности, разработка системы ценообразования, прогнозных моделей и BI-дашбордов для финансового состояния компании.

Ноябрь 2023 — Ноябрь 2024

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.

Март 2023 — Ноябрь 2023

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.

Образование и языки

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.