Аналитик БД / Data Analyst

Текущий статус/должность: Руководитель направления.

Мои компетенции и опыт

1. Руководитель направления

Обязанности:

• Полная ответственность за продуктовое направление API-шлюза в высоконагруженной распределённой системе.
• Системный анализ и управление требованиями (User Story, ТЗ, декомпозиция).
• Глубокий анализ инцидентов через ELK, Prometheus/Grafana, трейсы, выявление корневых причин (RCA).
• Обеспечение эксплуатационной стабильности: алерты, координация восстановления, безопасный релиз.
• Построение системы отчётности и дашбордов для KPI.
• Управление двумя проектами параллельно (полный цикл).

Достижения и KPI:

• Внедрила сквозные процессы для линий техподдержки, что повысило эффективность и стандартизировало работу.
• Повысила прозрачность процессов и наблюдаемость, ведение документации.
• Построила прозрачную систему метрик качества системы → данные стали основой для управленческих решений.
• Сократила время диагностики инцидентов за счёт унифицированного подхода к логам, метрикам и трейсам.

2. ООО «Цифровые технологии будущего» — Аналитик продуктивной системы (апрель 2023 — февраль 2025, 1 год 11 месяцев)

Обязанности:

• Разработка и автоматизация отчётов на основе данных из БД информационной системы, включая визуализированные дашборды в Grafana.
• Проведение анализа и оперативное устранение ошибок в информационной системе и смежных базах данных → повышение стабильности работы системы.
• Эффективная эскалация инцидентов в соответствующие отделы и должности для быстрого решения проблем.
• Сопровождение процесса интеграции с клиентами и обеспечение дальнейшей поддержки продуктов. Работа с форматом JSON в рамках продуктовой аналитики.
• Проведение Data QA и тестирования в продуктивной среде: верификация и валидация данных, обеспечение качества и надёжности систем.

Достижения и KPI:

• Настроила проактивный мониторинг на основе Grafana, что сократило время выявления критических ошибок на ~30–40%.
• Построила дашборды с ключевыми метриками системы, которые стали основным источником данных для принятия решений руководством.
• За счёт регулярной Data QA и верификации данных снизила количество ложных инцидентов, связанных с качеством данных, почти вдвое.
• Участвовала в интеграции системы с внешними клиентами, обеспечила бесшовный переход на продуктовую поддержку после внедрения.