Писал-сокращал, все равно много текста вышло :)
#соискатель #резюме #ищу_работу #ищу_команду #СПб #Петербург #fulltime #Analyst #Data_analyst #Data_scientist #Аналитик #Web_analyst #Marketing_analyst #Python #SQL
Резюме: Analyst/Data Scientist
Проживаю: г. Санкт-Петербург
Есть сильное желание стать частью команды, готовая принять человека, решившим окончательно поменять профиль и полностью уйти в аналитику.
О себе:
Больше 8 лет работаю в сфере маркетинга (фокус на платные каналы), львиная часть компаний, в которых поработал - международные проекты, от стартапов до крупных компаний, начинал же свой путь с классического агентства.
На протяжении всех 8 лет для меня маркетинг был неразрывно связан с аналитикой. В течение же последних лет совмещаю позицию и маркетолога и аналитика: постоянный вызов - это уменьшение неопределенности, где ключевые вопросы это, во-первых, кто целевая аудитория и что ее характеризует, а, во-вторых, оптимальное вложение/распределение средств по каналам и кампаниям. Все это увело меня в основательную работу с данными/в исследования/в математику/дисциплины а-ля исследование операцией, чтобы на их основе находить ответы на два этих вопроса.
Решал многие задачи, что выполняет аналитик: в основном, это были задачи касательно сквозной аналитики, кастомной атрибуции, сегментации и анализа аудиторий, предикта ключевых результатов (как на уровне канала, так и на уровне кампаний в данных каналах). + рутинные, само собой, а-ля сделать такой-то отчет по таким-то вводным. Очень захватывали и захватывают по-настоящему сложные вещи, где надо хорошенько подумать: сотни открытых вкладок и работа допоздна, потому что очень затягивает, обычное дело в столкновении с такими тасками (но есть и свои минусы у этого, конечно).
О hard skills:
• Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn, tensorflow, пр.);
• SQL (оконные и кастомные функции); PostgreSQL, Standard/Legacy BigQuery, Clickhouse;.
• Визуализация данных Power BI/Tableau/DataStudio/Redash;
• GTMы как и трекеры а-ля GA, Metrika, Adjust пр. само собой разумеются. В общем, вся Web + App аналитика + продуктовая часть.
• Автоматизация рутинных и кастомных задач в рамках Google Scripts: от Google Ads до Spreadsheets через JS.
Прочее:
• Менеджерские навыки: последние годы работа в качестве лида/хеда маркетинга. Будучи ответственным за вверенные средства, просто уже был обязан на держать в своих руках аналитику.
• Математику, машоб пр. постоянно поддерживаю через самообразование, повторяя в том числе пройденное, чтобы иметь возможность объяснить эти концепты 5-летнему ребенку. Образовываюсь с помощью, в основном, открытых зарубежных ресурсов (интересующимся, список могу прислать, может, поможет).
• Проводил курсы внутри компаний по SQL для маркетологов (SEMrush, Studyworld), вводные по математике, статистике, A/B тестам и простым методам машинного обучения (чтобы было просто представление): полезно было и слушателям и мне :)
• В сфере ML интересует следующее: предсказания, классификация, временные ряды, обучение с подкреплением;
• Озадачен вопросами причинности и выводом таковой без эксперимента (Causal Inference).
• Изучаю теорию игр, практического применения в сфере не нашел, кроме и так уже известного Вектора Шепли в рамках атрибуции.
Ожидания:
• Все обсуждаемо. Знаю, что меняю сферу, знаю, что тот же менеджмент дает больше денег. Но меня это не волнует, как и не волнует, что буду вновь в специалитете, главное, что в этой области. Думаю, мы сумеем договориться.
• Печеньки, кикер пр. удобства не волнуют. Что действительно важно: хороший коллектив, адекватное руководство, гибкий график работы, стек, и, конечно, серьезное отношение к делу. Ну и кофе)
Ссылка на полный профиль (в публикациях есть примеры реализации простых атрибуций через SQL, атрибуции по цепям Маркова пр.):
https://www.linkedin.com/in/sergey-matrosov/Ссылка на репозиторий:
https://github.com/SergeyMatrosov/О прошлых обязанностях, слабых сторонах в ЛС, тут не уместилось)