Продуктовый аналитик / Data Analyst - A/B-тесты, продуктовые метрики, эконометрика, SQL, Python, FastAPI, Streamlit
Москва (удаленно) | Telegram: @Allonse | Email: adelasabirova295@gmail.com | Резюме: Adelya_Lyara_CV.pdf
Продуктовый аналитик / Data Analyst с 2-летним коммерческим опытом в международном FMCG-бизнесе (Mars, с декабря 2024). Развиваю аналитические веб-инструменты и алгоритмы автоподбора KPI, проектирую и валидирую A/B-эксперименты, строю эконометрические и ML-модели и управленческую отчетность (Python, SQL, Power BI, Streamlit, FastAPI, S3).
- Продуктовая аналитика и эксперименты: дизайн и валидация A/B-тестов (кластерная стратификация, ретроспективные A/A-тесты, расчет
MDEи статистической мощности, контрольSRMи внешней контаминации), система продуктовых метрик и целеполагания KPI, когортный анализ,Retention, воронки конверсий, юнит-экономика. - Эконометрика и ML:
Python(pandas,NumPy,SciPy,statsmodels,scikit-learn,CatBoost), регрессионный анализ эластичности спроса и межсегментной каннибализации, диагностика и устранение мультиколлинеарности, временные ряды (Nelson-Siegel,VAR/VECM, walk-forward валидация, тест Диболда-Мариано),Random Forest,R. - Данные, BI и инфраструктура:
SQL(PostgreSQL,ClickHouse,MS SQL- оконные функции,CTE, оптимизация запросов),Power BI,Streamlit,Plotly,Matplotlib,FastAPI,S3,Git,GitLab,Docker,Airflow,Linux.
- Веб-платформа целеполагания и алгоритмический автоподбор KPI: развивала внутренний аналитический веб-инструмент целеполагания для 150+ территориальных менеджеров с охватом 3000+ полевых специалистов (
Python,Streamlit,Plotly,S3); с нуля спроектировала и внедрила модуль алгоритмического автоподбора целевых показателей (KPI), автоматизировавший формирование планов; совместно с командой поддерживала управленческие дашборды вPower BI. - Дизайн и валидация офлайн A/B-экспериментов: спроектировала и провела пилотный A/B-тест перераспределения полочной матрицы между эконом- и премиум-сегментами в розничной сети (стратификация магазинов по кластерам и базовой выручке, ретроспективный A/A-тест, расчет
MDEи мощности); на этапе подведения итогов выявила внешнюю контаминацию групп из-за локальных сбоев поставок (out-of-stock) и отклонений полевого протокола выкладки, предотвратив тиражирование статистически некорректного решения на всю сеть. - Моделирование эластичности полки и каннибализации: построила регрессионные модели оценки эластичности продаж от доли полки и межсегментной каннибализации ассортимента (
statsmodels,scikit-learn); устранила мультиколлинеарность с метриками дистрибуции и наличия товара, сформировав рекомендации по оптимизации матрицы без потери совокупной выручки категории. - Автоматизация расчета KPI и агентских выплат: развивала и автоматизировала веб-сервис расчета выполнения KPI, бонусов и агентского вознаграждения федеральных партнерских агентств (3000+ полевых специалистов) на
Python(pandas,Streamlit,FastAPI,S3), сократив ~10-15 часов ежемесячных ручных сверок Excel.
| Репозиторий | Направление | Краткое описание и результаты |
|---|---|---|
| ofz-yield-curve-forecasting | Эконометрика, временные ряды и ML | Финалист (Топ-10 по России) Всероссийского конкурса ВКР Банка России, РЭШ и НИУ ВШЭ (2026). Модульный пакет ofz_curve (pytest) для моделирования и прогнозирования кривой бескупонной доходности ОФЗ (2012-2026, 3144+ торговых дня): калибровка Nelson-Siegel (r = 0.971-0.984 к официальной КБД ЦБ РФ), VECM, walk-forward валидация без утечек будущего (AR, VAR, VECM, Random Forest, CatBoost), снижение вневыборочной RMSE прогноза 10-летних ОФЗ на 1.94 п.п. (с 6.41 до 4.47 п.п., -30.2%) к Random Walk на годовом горизонте (тест Диболда-Мариано p < 0.05) и оценка премии за срочность (+2.24 п.п. к консенсус-траектории ставки ЦБ РФ). |
| CV | Резюме (PDF и XeLaTeX) |
Актуальное одностраничное резюме (Adelya_Lyara_CV.pdf) и исходный код верстки main.tex. |
- Финалист (Топ-10 по России) Всероссийского конкурса выпускных квалификационных работ Банка России, РЭШ и НИУ ВШЭ по экономике и финансам (2026).
- 4-е и 5-е места в командных треках Всероссийского хакатона "Цифровой прорыв: сезон ИИ" по анализу данных и машинному обучению.
- Призер олимпиады НИУ ВШЭ "Высшая проба" по экономике.
- РАНХиГС (Москва), 2022 - 2026: Бакалавриат "Цифровая экономика" (GPA 4.59 / 5.0) + диплом о профессиональной переподготовке "Машинное обучение и технологии искусственного интеллекта" (2026).