Резюме: Senior Product Analyst

Ключевые факты:
Аналитик данных с 5+ годами опыта в продуктовой, мобильной и веб-аналитике. Работала единственным аналитиком на продукте с аудиторией 300 000 пользователей, считала финансы для руководства ИТ, строила аналитику с нуля в проектах без разметки и дашбордов. SQL выучила сама, потому что таблицы умерли при росте MAU.

Что умею:

Построить BI-систему с нуля: от разметки событий (Яндекс Метрика, AppMetrica) до витрин в ClickHouse и дашбордов в DataLens

Считать LTV, ROI, прогнозы, выручку — готовить презентации для руководства

Проводить A/B-тесты: расчёт MDE, аудитории, длительности, анализ результатов (кейс: +89% CR для крупного сервиса подбора персонала)

Автоматизировать отчёты из рекламных кабинетов, работать с Python (Pandas, NumPy, Matplotlib)

Заходить в чужие системы клиентов, разбираться в хаосе и выдавать готовые гипотезы

Постоянно учусь: в 2024 прошла профессиональную переподготовку в Яндекс Практикуме по аналитике данных, в 2025 получила сертификацию Яндекс Метрики и курс по А/Б-тестам с Глебом Михайловым.

Ключевые навыки SQL — ClickHouse (основной), оконные функции, сложные JOIN, построение витрин данных

BI и визуализация — DataLens (QL-чарты), Google Sheets, Superset, Tableau (обучение), Google Data Studio

Трекинг — Яндекс Метрика, AppMetrica, GA4: проектирование событий, отчёты, выгрузка, фильтрация, поиск по пользователям

Продуктовые метрики — Retention (разные типы), MAU/WAU/DAU, Conversion Rate, когорты, воронки (SQL + Python)

Финансовая аналитика — LTV, ROI, выручка по подпискам, прогнозы (расчёты на Python и SQL)

Рекламная аналитика — выгрузка из рекламных кабинетов, автоматизация отчётов, очистка и агрегация данных

А/Б-тестирование — расчёт MDE, размера аудитории, длительности эксперимента, анализ результатов (z-test, доверительные интервалы). Участвовала в A/B/C-тесте для крупного сервиса подбора персонала: +89% CR, –47% CPA

Исследования — качественный и количественный анализ, формулирование гипотез, клиентский анализ (работа с чужими системами)

Python — Pandas (EDA, обработка), Matplotlib / Seaborn (визуализация), NumPy (расчёты, статистика), автоматизация, веб-ресерч данных

ETL / пайплайны данных — выгрузка из источников, очистка, трансформация, построение витрин в ClickHouse

Софт-скиллы — пишу ТЗ, тестирую трекинг, отстаиваю качество (возвращаю на доработку), работаю одна на проекте. Для решения рабочих задач умею находить подход ко всем: разработчикам, архитекторам сервисов, девопасам, системным аналитикам, бизнес-заказчикам, тестированию и т.д!

Опыт работы:
Realweb
1 год и 6 месяцев
Аналитик
Декабрь 2024 — сейчас

Рабочие задачи:

1. Сервис поиска трендов на основе ИИ. До меня аналитики не было: ни разметки, ни дашбордов, ни понимания пользователей.

Построила аналитику с нуля:

- Спроектировала многоуровневую структуру событий под лимиты Яндекс Метрики (события + параметры)
- Написала ТЗ для разработки, протестировала — возвращала на доработку 3 раза
- Настроила выгрузку в ClickHouse, выстроила 5 уровней витрин (от сырых данных до чистых таблиц)
- Создала дашборды в DataLens (QL-чарты): аварии/ошибки сервиса, путь каждого пользователя, продуктовые метрики

2. Кейс: A/B-тестирование гиперсегментированных лендингов для крупного российского сервиса подбора персонала

Участвовала в проекте как продуктовый аналитик по повышению конверсии регистраций для крупного кластера вакансий: Спроектировала и провела многогруппный эксперимент (A/B/C) для гиперсегментированных лендингов. Рассчитала минимальный размер выборки, MDE и длительность теста, применила поправку Бонферрони для множественных сравнений. Проанализировала результаты (z-test, статистическая значимость). Масштабировала гипотезу на 4 сегмента пользователей. Результат: +89% CR, –47% CPA на тесте, после масштабирования +69% CR, –33,7% CPA.

3. Автоматизация рекламной аналитики:

- Настроила выгрузку из рекламных кабинетов в ClickHouse → очистка, преобразование, агрегация
- Сделала автоматические отчеты в Google Sheets для аккаунт-менеджеров (команда, которая ведет клиентов)
- Аккаунт-менеджеры перестали тратить часы на ручное копирование — всё обновляется само

4. Клиентский анализ (внешние проекты):

- Получаю доступ к системам аналитики клиентов — часто хаос, разная структура, пропуски
- Сама разбираюсь, чищу данные, нахожу: кто пользователи, как пользуются, слабые места
- Формулирую гипотезы: почему поведение такое, а не иное
- Отдаю отчеты (графики + выводы) продуктовым маркетологам (PMM) — они строят стратегии продвижения

5. Провожу анализ качественных и количественных исследований:

Quantitative: метрики, воронки, когортный анализ
Qualitative: записи сессий, пути пользователей, паттерны
Смешиваю оба подхода для полной картины

6. Автоматизация рекламной аналитики:

- Настроила выгрузку из рекламных кабинетов в ClickHouse: очистка, преобразование, агрегация
- Сделала автоматические отчеты в Google Sheets для аккаунт-менеджеров (команда, которая ведет клиентов)
-Аккаунт-менеджеры перестали тратить часы на ручную сборку - всё обновляется само.

Ростелеком Информационные Технологии
4 года и 4 месяца
Аналитик
Сентябрь 2020 — Декабрь 2024 (4 года и 4 месяца)

Мобильное приложение для умного дома (iOS/Android).
Экосистема: приложение ↔ серверы ↔ домофоны/калитки/шлагбаумы.

Бизнес-задача: люди должны попадать домой с телефона и открывать дверь гостям, получать видео звонки с домофона, просматривать видео-историю, открывать шлагбаумы.

Аварийная система для саппорта:

- Создала дашборд на базе AppMetrica
- Отслеживали: ошибки приложения, отказы серверов, сбои с «умными» замками
- Отдел поддержки узнавал о проблеме за 15 минут до первого звонка пользователя. Время реакции — с часов до 15 минут

Финансовая аналитика для руководства Ростелеком ИТ (делала одна):

- Рассчитывала продуктовые метрики, LTV, ROI, выручку по подпискам, строила прогнозы
- Готовила презентации для руководства — на основе моих цифр принимали решения о развитии продукта

Сама выучила SQL и перевела аналитику на новый уровень:

MAU вырос с 2 000 до 300 000 — таблицы в Google Sheets умерли

Пошла на курсы, освоила SQL и ClickHouse для более быстрой и качественной обработки данных — ускорила работу в разы

Другие задачи: настройка атрибуции установок (определение источников трафика), создание структуры событий, написание ТЗ для разработки, исследовательский анализ данных (EDA), воронки, когорты

ГК «Симбирская молочная компания»
7 лет и 8 месяцев
Бухгалтер | Аналитик
Апрель 2012 — Ноябрь 2019 (7 лет и 8 месяцев)

Контролировала движение готовой продукции, участвовала в сверке данных между складами и бухгалтерией, выявляла расхождения в накладных .
Готовила данные для презентаций руководства: отчёты по продажам, остаткам, себестоимости.
Строила дашборды в Excel для визуализации ключевых показателей.
Развивала внимательность к цифрам и понимание бизнес-процессов — это мой фундамент для перехода в IT-аналитику.


ОАО "АВТОВАЗБАНК"
1 год и 1 месяц
Бухгалтер
Июнь 2010 — Июнь 2011 (1 год и 1 месяц)

Проверяла отчетность по банкоматным транзакциям, выявляла ошибки и сбои: зависшие операции, невыдача денег клиентам, «проглатывание» карт.

За год работы нашла системную проблему, которая позволила сократить количество жалоб и финансовых потерь от сбоев банкоматов.