В каких проектах участвовал?

Проекты, в которых я участвовал

В течение своей карьеры я работал над разнообразными проектами, охватывающими различные отрасли и масштабы. Расскажу о самых значимых из них.

1. Финтех платформа для B2B операций

Компания: Средний финтех-стартап (50+人) Период: 2 года (основной проект) Роль: Senior BA, отвечал за требования и аналитику

Контекст: Платформа позволяла корпоративным клиентам управлять расчётами и платежами между контрагентами. Типичный сценарий: сеть магазинов розницы, которая должна рассчитаться с поставщиком.

Основные достижения:

• Построил систему метрик KPI для отслеживания:

  • Объём платежей (TPV — Total Payment Volume)
  • Количество активных клиентов (MAU — Monthly Active Users)
  • Средняя комиссия и маржа
  • Скорость проведения платежей (time-to-settlement)

• Внедрил Tableau для аналитики — дашборды для:

  • Executive: revenue, churn, customer lifetime value
  • Operations: платежи по статусам, ошибки, время обработки
  • Finance: reconciliation, платежи по странам и валютам

• Разработал требования для кредитного модуля:

  • Система скорингов для определения лимитов
  • Risk management (детекция fraud, отклонение высокорисковых)
  • Интеграция с бюро кредитных историй

• Оптимизировал данные:

  • Процесс займал 100 млн записей в день
  • Внедрил ELT-процесс (Extract-Load-Transform) вместо ETL
  • Сократил время обработки с 6 часов до 45 минут

Результат: Платформа обработала более 10 млрд долларов в год к концу моей работы.

2. E-commerce платформа для маркетплейса

Компания: Крупный e-commerce (500+ сотрудников) Период: 1.5 года Роль: BA, отвечал за product analytics

Контекст: Маркетплейс, где продавцы выставляют товары, покупатели ищут и покупают. Типичный сценарий: несколько млн товарных позиций, миллионы пользователей в день.

Основные достижения:

• Аналитика покупателей (Customer Journey):

  • Отслеживал пути: search → product page → cart → checkout
  • Выявил, что 40% пользователей бросают корзину на шаге ввода адреса
  • Рекомендация: упростить checkout (одностраничный)
  • Результат: +12% конверсия

• Аналитика продавцов:

  • Дашборд для каждого продавца: продажи, рейтинг, возвраты
  • Система рекомендаций: когда повышать цену, какие товары добавить
  • Внедрение системы ratings-based ranking (лучше работает, чем only-price)

• Fraud detection система:

  • Правила для выявления: fake reviews, price manipulation, return abuse
  • ML модель для определения вероятности мошенничества
  • Экономия: $2M+ в год от предотвращённого fraud'а

• A/B тестирование платформы:

  • Тестировал дизайн, тарифы, рекомендации
  • Стандартизировал процесс (power analysis, min sample size, duration)

Результат: GMV платформы вырос с $500M до $1.2B в год.

3. SaaS продукт для управления кадрами (HR Tech)

Компания: HR Tech стартап (30 человек) Период: 1 год Роль: BA / Product Analyst

Контекст: Программа для компаний с 100-10000 сотрудников: управление отпусками, зарплатой, оценками, development plans.

Основные достижения:

• Выявил болевые точки клиентов:

  • Провёл 20+ интервью с HR менеджерами
  • Обнаружил: 60% времени тратят на ручные выгрузки в Excel
  • Требование: API для интеграции с бухгалтерией

• Разработал требования для модуля интеграции:

  • API для синхронизации зарплаты с бухгалтерией
  • Маппинг полей и валидация данных
  • Error handling и reconciliation

• Построил модель чёрна (Churn prediction):

  • Какие компании рискуют уйти?
  • Факторы: unused features, support tickets, contract renewal date
  • Помог focus на retention

• Техническая документация:

  • User requirements specifications (URS) для 5+ модулей
  • Функциональные требования (FRD) для разработки

Результат: Продукт вышел из beta, подписалось 50+ компаний.

4. Проекты внутри компаний

Дополнительно я участвовал в:

Data warehouse инициатива:

• Проектирование Data Mart'ов для разных отделов
• Определение метрик и KPI
• Внедрение Tableau и PowerBI

Process optimization:

• Оптимизировал checkout process (убрал 2 шага)
• Автоматизировал reconciliation (сэкономил 40 часов/месяц)
• Перепроектировал fraud detection (снизил false positives с 15% до 3%)

Интеграции систем:

• API интеграция с платёжными системами (Stripe, PayPal)
• Синхронизация с системами аналитики (Amplitude, Mixpanel)
• Миграция данных между системами

Навыки, полученные на этих проектах

Аналитика:

• SQL, Python для анализа данных
• Tableau, PowerBI для визуализации
• Статистика (A/B тесты, корреляционный анализ, чувствительность)
• Event tracking (Amplitude, Mixpanel, Segment)

Требования:

• Написание user stories и acceptance criteria
• Создание wireframes (Figma, Balsamiq)
• Создание систем требований (FRD, URS, BRD)
• Управление стейкхолдерами

Процессы:

• Agile (Scrum, Kanban)
• Проведение интервью и user research
• Root cause analysis (RCA)
• Карта пути клиента (customer journey mapping)

Технические:

• Понимание архитектуры больших систем
• Работа с микросервисами и интеграциями
• Знание баз данных (SQL, NoSQL)
• Понимание DevOps и continuous deployment

Почему эти проекты важны

Все три основных проекта имели дело с большим масштабом данных, высоким трафиком и необходимостью быстрого принятия решений на основе данных. Я научился работать в амбициозных, быстрорастущих компаниях, где BA должен быть одновременно:

• Стратегом (какие метрики имеют значение)
• Аналитиком (как извлечь insights)
• Проектировщиком (как реализовать требования)
• Коммуникатором (как объяснить результаты)