Павел Максимов

Аналитик, Python разработчик, Дата инженер

Местоположение

Проживание: Россия, Чебоксары

Готовность к работе: готов к удаленной работе

Возраст и стаж

Стаж: 5 лет и 4 месяца

Контактная информация


Профессиональные навыки


Python • Django • Docker • Linux • ClickHouse • Датамайнинг • Веб аналитика

Опыт работы


Апрель 2019 —
По наст. время
(2 месяца)

OZON.travel

Аналитик данных
Россия, Москва

Обязанности и достижения

Поиск и внедрение решений, которые принесут или сохранят деньги

Разработка ETL процессов

Автоматизация мониторинга качества данных

Разработка витрин данных для упрощения последующего анализа

Проектирование и создание дашбордов

Применяемые навыки

Веб аналитика, Яндекс.Метрика, Python, Git, Linux, Docker, Django, Датамайнинг, ClickHouse
Июнь 2018 —
По наст. время
(1 год)

Teleport

Автор
Россия, Чебоксары

Обязанности и достижения

Создание ETL сервиса Teleport. Сервис собирает данные из API разных систем в хранилище пользователя на выбор в Google Sheets, BigQuery или Clickhouse.

Применяемые навыки

Python, Django, Celery, Docker, Nginx, Git, Linux, Api интерфейсы, GraphQL, Etl
Декабрь 2017 —
Март 2019
(1 год и 4 месяца)

Фриланс

Трудолюбивый фрилансер
Россия, Чебоксары

Обязанности и достижения

Разработка на Python
Внедрение и сопровождение BI-систем на платформе Power BI

Пример https://bit.ly/2rGoBh8



Применяемые навыки

Python, ClickHouse, Базы данных
Февраль 2014 —
Декабрь 2017
(3 года и 11 месяцев)

proonline.group

PPC Specialist, Специалист по контекстной рекламе
Россия, Москва

Обязанности и достижения

Обязанности:

Привлечение трафика через контекстную рекламу (Я.Директ, G.Adwords, Авито). 

Анализ эффективности в Я.Метрика и G.Analytics.

Оптимизация рекламных кампаний.

Сбор данных и подготовка отчетности.

Достижения:

Кейс Proskater.ru

До меня, ежемесячная валовая прибыль в контексте была 100 т.р, через 3 месяца моей работы она увеличилась до 370 т.р, через пол года до 650 т.р.

Несмотря на подорожание товаров более, чем в 2 раза (кризис 2014) из-за роста курса валют (магазин вещей мировых брендов), в первый год работы рост валовой прибыли составил 143%, второй 24%, третий 19%. На фоне того, что все остальные источники просели.

Кейс DropSneakers.ru 

Был запущен перед акцией "Черная пятница" в ноябре 2016. За акционную неделю был выполнен 3 месячный план продаж.

Другое

Автоматизировал рутинные процессы:
- Автоматический поиск и определение минус слов.
- Создание кампаний через генератор к50.

Для глубокого анализа рекламы во всех срезах, создал дашборды в Power BI. 

Создал сквозную аналитику, которая собирала данные из Я.Директ, Я.Метрика, G.Adwords, Вконтакте.

Реализовал расчет модели атрибуции с подтягиванием этих данных в к50 оптимизатор. За счет перераспределения дохода между источниками контекст получил +90% к доходу. Оптимизатор так работает лучше, повышает ставки там, где вклад контекста оказывается значительным.

Применяемые навыки

Контекстная реклама, Яндекс директ, Яндекс.Метрика, Google adwords, Google Analytics, Веб аналитика

Высшее образование


Сентябрь 2008 —
Июнь 2013

Чебоксарский кооперативный институт Московского университета потребительской кооперации

Экономический
Россия, Чебоксары

Специализация и достижения

Специализация: Стратегическое планирование на п/п Специальность: Управление и экономика на п/п Дипломная: Маркетинговая деятельность предприятия, её оценка

О себе


2 место на CoreHacaton (разработка рекомендательных систем в интернет-маркетинге) в Яндексе.

Создал ETL сервис Teleport.novostat.pro

Python - Программирую с октября 2016 г. Код пишу уверенно.

Pandas

Django

Power BI - Большой опыт построения аналитических дашбордов.

Clickhouse

Apache Airflow

Docker

Linux

HTML/CSS - учился в https://htmlacademy.ru/

Немного GitPyTest, Celery, Sentry, GraphQL

Что интересно

Сфера интернет маркетинга

Строить DWH на Clickhouse (Хранилище для анализа данных)

Датамайнинг

Разработка рекомендательных систем

Программирование

Что нового хотелось бы

Освоить асинхронный код на asyncio

Освоить машинное обучение

Поработать с данными пользователей из соц. сетей


Рекомендательные письма


Илья Журавлев

коллега

В октябре 2017 года обратился к Павлу за помощью с реализацией скрипта для сбора данных из Яндекс.Директ и Google Adwords. Решил обратиться к нему, т.к. он описал в своем блоге решение схожей задачи.

Быстро обсудили, что реально нужно сделать, а какие из моих требований излишни. Так же быстро пришли к соглашению по цене, условиям оплаты и срокам.

Как это обычно бывает в разработке - уже в ходе проекта столкнулись с трудностями, которые не смогли предусмотреть на этапе согласований. Тут надо отдать Паше должное - он не пропал, не отказался от проекта, не стал настаивать на пропорциональном повышении оплаты. Все трудности, которые возникали - решались, на все вопросы давались ответы, отношение к работе и к коммуникациям было полностью адекватным.

И хотя у нас ушло на работу почти в 2 раза больше времени, чем было запланировано - он довел скрипт до полностью рабочего состояния.

Результатом работы я доволен - все работает как часы, если возникают какие-либо вопросы и нюансы - я знаю, что могу рассчитывать на помощь Паши.

Поэтому если нужен специалист, который грамотно решит вашу задачу (не тупо выставит счет на Ваши хотелки, а разберется - что реально нужно, а что - лишнее), и доведет решение до конца (до полностью работоспособного состояния) - я рекомендую обратиться к нему.

Письмо написано 15 декабря 2017 в 16:45 • Согласились: 1