Александр Козлов - Продуктовый аналитик

Навыки

• Amplitude
• Confluence
• Jira
• MS Office
• PBI
• Python
• SQL
• Англ. язык уровня B1

Опыт работы

Мосинжпроект

Ведущий аналитик - Ноябрь 2018 - Июнь 2022

Обязанности:
– формирование и консолидация отчетности по закрепленным объектам, контроль выполнения KPI, оценка эффективности исполнения графика производства работ, расчет потребности в ресурсах и объемах.

Достижения:
– разработал и сопровождал дашборд в Power BI для руководства компании, спроектировал несколько моделей данных в Excel для хранения и оперативного использования информации, что помогло сократить время получения отчетности более чем на 15% и эффективнее отслеживать строительные процессы;
– обучил 6 коллег по своему направлению, что позволило сократить время на адаптацию к локальным требованиям и повысить эффективность работы. В пике управлял командой из 3 человек.

Системы управления

Бизнес-аналитик / аналитик - Июнь 2022 - Июнь 2023

Обязанности:
– разработка и систематизация отчетности;
создания отдела по разработке, взаимодействие с бизнес аналитикой.

Достижения:
– автоматизировал более 70% отчетности компании с использованием SQL, значительно повысив доступность и актуальность информации. Это привело к снижению затрат времени аналитиков на 60%;
– стандартизировал отчетность по различным строительным процессам, что повысило качество принимаемых решений на основе более понятной интерпретации данных;
– проводил анализ структуры БД посредством SQL и документировал ее в Confluence. Это повысило эффективность обращения с данными;
– управлял работой и ставил задачи для разработчиков.

Проектная работа

Продуктовый аналитик - Апрель 2021 - Сентябрь 2021

Достижения:
– автоматизировал обработку данных, настроив подключение к базе данных;
– разработал дашборд с KPI и финансовой аналитикой, используя языки DAX и М в Power BI. Благодаря этому выросло качество данных и скорость принятия решений.

Проектная работа

Продуктовый аналитик - Июнь 2023 – настоящее время

Достижения:
– автоматизировал обработку сырых данных из выгрузок маркетплейса используя Google Sheets и Excel (PQ);
– построил юнит-экономику, финансовую и продуктовую аналитику для компании по продаже нижнего белья с ежемесячной выручкой 20+ млн с 80+ SKU;
– разработал систему рекомендаций, используя философию data-driven, категорийный анализ.

Образование

Проектирование железных дорог, мостов и транспортных тоннелей

Российский университет транспорта (МИИТ)

2020

SQL для решения задач продуктовой аналитики

GoPractice

2023

Power BI: анализ и визуализации данных. SQL и получение данных. Основы Python

Нетология

2021 - 2022

Обо мне