Специалисты

Описание

Образование:
- Донской государственный технический университет, Информатика и вычислительная техника (2024)
- Колледж Экономики Управления и Права при ДГТУ, Информатика по отраслям, Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем (2020)

Навыки:
- Языки программирования: Python, SQL (PostgreSQL, MySQL)
- Технологический стек: SQL, BI, API, API-тестирование, Postman, Oracle, No-Code технологии, Google Analytics, Agile, Scrum, Kanban, JIRA, Confluence, Asana, Notion, KYC, Multi-Sig, Smart Contracts, Blockchain, Integration, Miro, Figma, Customer Journey Mapping, Apache Kafka, RabbitMQ, Data Mining, BPMN, UML, AS IS/TO BE mapping, SRS, KPI-дашборды, Power BI, ClickHouse, Swagger, XML/XSD, Use Case/BRD/FRD, WebSocket, Bitrix24, 1С, Siebel CRM.

Опыт
Проект

Инвестиционная криптоплатформа

Описание

Разработка инвестиционной криптоплатформы, включая анализ регуляторных требований, разработку спецификаций и API-интеграции для KYC. Сформированная стратегия привлекла более 20 миллионов долларов инвестиций. Проведен аудит системы, предложенные меры по модернизации снизили операционные расходы на 20%. Координация команды из более 20 специалистов, применение No-Code технологий ускорило вывод продукта на рынок.

Технологии

SQL, Google Analytics, REST API, No-Code, BPMN, Postman, Swagger, Confluence

Длительность

21 месяц

Проект

Финтех проект

Описание

Роль в проекте Аналитик Команда проекта На проектной работе взаимодействовал с командой 8-10 человек (разработчики, дизайнер, PM, системный аналитик, тестировщики) Описание проекта Проектов было 3 параллельно. 1. Создание крипто кошелька 2. Кредитный конвейер для банка из топ-5 банков РФ 3. Работа в области беттинга Обязанности на проекте ● Перестроил процессы (AS-IS → TO-BE) ● Настроил BI систему на базе SQL, ускорив обработку технических заявок на 25% и подготовку отчётов на 40%. ● Внедрил автоматическую маршрутизацию заявок, снизив нагрузку на поддержку на 40% и время обработки на 35%. ● Оптимизировал интерфейс криптокошелька, повысив конверсию пользователей на 20%. ● Внедрил API-тестирование с помощью Postman Личные результаты 1. Кредитный конвейер (банк) Сократил процент отклонённых заявок на 15% за счёт анализа и оптимизации бизнес-логики KYC/AML и платежного маршрута (3DS-проверки). 2. Криптокошелёк Повысил конверсию входящих пользователей на 20% за счёт оптимизации пользовательского пути и доработки верификации (автоматизация маршрутизации заявок и логики UI). 3. Беттинг (интеграция KYC в Африке и Азии) Сократил время верификации пользователей на 30%, адаптировав работу KYC-сервиса под региональные особенности и законодательные ограничения.

Технологии

SQL, Postman, BI (Power BI), JSON, REST API, No-Code, Google Analytics, BPMN, Confluence

Длительность

18 месяцев

Проект

Перспективные интернет проекты

Описание

Роль в проекте Аналитик Команда проекта 20+ специалистов (разработчики, дизайнеры, DevOps, юристы) Описание проекта Разработка инвестиционной криптоплатформы (регуляторика, смарт-контракты, MVP) Обязанности на проекте ● Анализировал регуляторные требования и бизнес-процессы, разработал спецификации и API-интеграцию для KYC SumSub и Multi-Sig, ● Сформировал стратегию, подготовил презентации для инвесторов, привлёк свыше $20M, а также координировал взаимодействие с налоговыми органами США, Англии, ОАЭ (SEC USA, FCA UK, SCA UAE) при разработке инвестиционной платформы и создании венчурного фонда. ● Провёл аудит системы, предложил меры по модернизации, снизив операционные расходы на 20%; внедрил Google Analytics и автоматизированные отчёты, ускорив принятие решений на 25%. ● Координировал команду из 20+ специалистов, оптимизировал процессы (еженедельные встречи, ретроспективы, планирование спринтов) и применил No-Code технологии для разработки MVP, снизив сроки выполнения задач на 10% и ускорив вывод продукта на рынок на 35% от запланированного. Личные результаты ● Сократил время верификации на 30% (с 10 до 7 мин.) и повысив конверсию на 20%. ● Руководил внедрением смарт-контрактов, оптимизировал алгоритмы безопасности – прозрачность транзакций выросла на 35%, скорость платежей увеличилась на 25% (с 12 до 9 сек.), точность операций – на 40%.

Технологии

SQL, Google Analytics, REST API, No-Code, BPMN, Postman, Swagger, Confluence

Длительность

21 месяц

Проект

Разработка кастомной системы управления ресторанным бизнесом

Описание

Роль в проекте Аналитик Команда проекта Бизнес-аналитик (я), 2 разработчика, 1 специалист по интеграциям, 1 бухгалтер, 1 менеджер. Описание проекта Разработка кастомной системы управления ресторанным бизнесом — аналог 1С, включающий автоматизацию отчетности, бухгалтерии и аналитики с интеграцией внешних источников данных. Обязанности на проекте ● Руководство созданием аналога 1С для ресторанных сетей. ● Автоматизация сбора данных. ● Определение ключевых показателей с использованием SQL и Python. ● Подготовка спецификаций для разработчиков. ● Внедрение системы контроля версий. ● Настройка интеграции внутренних и внешних источников совместно с IT. ● Организация регулярных встреч с руководством и стейкхолдерами. ● Создание интерактивных дашбордов. Личные результаты ● Сократил время подготовки отчётов на 40%, снизил ошибки в них на 35% и нагрузку на бухгалтерию на 30%. ● Повысил точность аналитики на 45%, сократил подготовку сводных отчётов с 3 дней до 1 дня. ● Снизил доработки на 30%, ускорил согласование изменений на 40% и проверку документов в 2,5 раза. ● Сократил время поиска информации на 25%. ● Увеличил скорость принятия стратегических решений на 20%, улучшил координацию между подразделениями.

Технологии

SQL, Python, Power BI, Oracl,Google Data Studio, Confluence, Jira, Miro, Git, UML, BPMN, Notion

Длительность

43 месяца

Проект

WebRegul

Описание

Роль в проекте Аналитик Команда проекта Была небольшая кросс-функциональная команда из 4–6 человек (аналитик, 3 разработчика, тестировщик, тимлид), а также взаимодействие с менеджером со стороны заказчика. Описание проекта Разработка внутреннего продукта компании по управлению задачами и клиентскими запросами. Участвовал как бизнес-аналитик на стороне аутстаф-команды, обеспечивал сбор и формализацию требований для доработки функционала. Обязанности на проекте ● Проведение интервью с ключевыми стейкхолдерами с использованием Customer Journey Mapping и Pain Points Analysis. ● Систематизация сбора требований, разработка Use Case и создание UML-диаграмм. ● Внедрение стандартов документации в Confluence. ● Оптимизация процессов в Notion. Личные результаты ● Сократил время согласования требований на 15–20% и уменьшил изменения после старта разработки на 30%. ● Снизил ошибки в разработке на 30%, ускорил адаптацию новых сотрудников на 40% и повысил продуктивность команды на 20%

Технологии

SQL, UML, Confluence, Notion, Customer Journey Mapping, Use Case, BPMN

Длительность

14 месяцев