Profilbild von Daniil Korolev Senior Data Analyst / Data Scientist / Business Intelligence Specialist aus FrankfurtamMain

Daniil Korolev

verfügbar

Letztes Update: 24.03.2023

Senior Data Analyst / Data Scientist / Business Intelligence Specialist

Firma: Innovaforge IT Consulting & Softwareentwicklung GmbH
Abschluss: Bachelor Banking and Finance
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: chinesisch (Grundkenntnisse) | dänisch (verhandlungssicher)

Schlagworte

Data Analysis Business Intelligence Postgresql Projektmanagement PL/SQL SQL Pandas Vertica Microsoft Windows Airflow + 29 weitere Schlagwörter anzeigen

Dateianlagen

Korolev-Daniil-Lebenslauf-Data-Analyst-Data-Scientist-DE-v1_020623.pdf

Skills

  • Data Analysis / Data Science
  • Business Intelligence (BI)
  • ETL
  • Projektmanagement, Projektcontrolling
  • Datenbankendesign (Postgres, Sternschema, Dritte Normalform)
  • Design Data Warehouse Systeme
  • Big Data (Vertica, Dask)
  • Reporting (PowerBI, Plotly map-box, geo-json, geo-pandas)
  • Systemanalyse, Geschäftsprozessanalyse- und Modellierung (UML), Daten Management, OLAP
    Data Mining (Betriebsdaten Analyse)
 
Betriebssysteme
Linux, Windows

Programmiersprachen
Python (zzgl. Scikit-learn, NumPy, Pandas, uber/h3-py, Prophet. RFM für Statistisches und ML Modellierung), SQL / PL/SQL,  Bash

Datenbanken
PostgreSQL, Vertica

Methoden/Techniken
High Performance-Tuning (SQL-Tuning, PL/SQL)
Hochverfügbarkeit (Real Application Cluster RAC, Stand-by, Failover Advanced Replication, Backup/Recovery)
Kanban

Fachliche Kenntnisse
  • Automobilindustrie
  • Telecomunications
  • Retail
Werkzeuge/Tools
GIT, Jira, Confluence, Apache Airflow

Projekthistorie

08/2020 - bis jetzt
Senior Data Analyst
anytime.global (5000-10.000 Mitarbeiter)
Automobil und Fahrzeugbau

Rolle: Senior Data Analyst

  • Verringerung der Customer Acquisition Cost um 17,5 % durch Einführung von Leistungsberichterstattung.
  • Aufbau eines BI-Reportings von Grund auf für C-Levels und lokale Teams.
  • Entwicklung von Berichten über den gesamten Zyklus hinweg, vom Entwurf der Metriken bis zur Implementierung der täglichen Geschäftsaktivitäten.
  • Entwicklung und Einführung eines Dienstes zur dynamischen Preisgestaltung, die zu einem Umsatzanstieg von 7,2 % und einer Steigerung der Fahrzeugauslastung um 2,3 % führten.
  • Steigerung der Kundenbindung um 2,5 % durch Schaffung eines Segmentierungsmodells und Einführung einer E-Mail-Kommunikation und einer Rabattstrategie.
  • Preisexperimente – Einrichtung von Preisexperimenten zur Umsatzmaximierung, die zu einer Umsatzsteigerung von 1,5 % führten.

Technologie-Stack: Power BI, Vertica- SQL, PostgreSQL, k-mean, RFM, Plotly, pandas, SQLAlchemy, API, Airflow, pandas, uber/h3-py, geo-pandas, geo-json, map-box

Tools: Jira, Confluence


12/2019 - 08/2020
Data Analyst
MTS (>10.000 Mitarbeiter)
Telekommunikation

Rolle: Data Analyst

  • Investitionsanalyse von E-Health-, Fintech- und IoT-Produkten (Erstellung einer neuen Vorlage und eines neuen Ansatzes für die Finanzanalyse digitaler Produkte, Verkürzung der Markteinführungszeit für neue Produkte um 4,5 %).
  • Ein System von Power BI-Dashboards wurde für das gesamte Portfolio der digitalen Produkte von MTS (über 40) erstellt, das alle wichtigen Produktkennzahlen widerspiegelt: LTV, Abwanderungsrate, Kundenbindung.
  • Ad-hoc Reichweiten für verschiedene MTS Digital Products Portfolios: Produktfindung, Marketing, Finanzen.

Technologie-Stack: PowerBI, SQL

Tools: Bitbucket, Jira, Confluence


11/2018 - 10/2019
Business Analyst
Amazon Mitbewerber – OZON (5000-10.000 Mitarbeiter)
Konsumgüter und Handel

Rolle: Business Analyst

  • Analyse von Crowdlending-Produkten.
  • Vorbereitung von Berichten für den Vorstand.
  • Einführung des neuen Produkts - Integration mit dem Schnellzahlungsdienst der Zentralbank. Durch den Einsatz von Finanzmodellen konnten die Kosten für die Integration um 15 000 € gesenkt werden.

 

Technologie-Stack: SQL, Scheduler

Tools: Microsoft Sharepoint, Github


05/2016 - 04/2017
Data Analyst
ER-Telekom Holding (1000-5000 Mitarbeiter)
Telekommunikation

Rolle: Data Analyst

  • Einführung der MBS Factory (one-tranche securitization SPV), die den effektiven Hypothekenzinssatz um 0,4 % senkte.
  • Verbesserung des KPI-Systems für die Betreuung des 130-Millionen-Euro-Hypothekenpools, was zu einem Rückgang der 90+-Ausfälle um 1,5 % führte.
  • Einführung einer automatischen Berechnung der Reserve-Servicegebühr für einen Hypothekenpool von 330 Mio. Euro; dadurch konnte die Bearbeitungszeit um 30 % verkürzt werden.

Technologie-Stack: PowerBI, SQL

Tools: Bitbucket, Jira, Confluence

Reisebereitschaft

Verfügbar in den Ländern Deutschland
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