● Инициировала и вела годовой проект по преобразованию сырых данных об интернет- и SMS-активности в продуктовые инсайты, которые легли в основу стратегических решений для продуктовых менеджеров и аналитиков. ● После моего ухода по итогам проекта была создана новая бизнес-единица; решение было презентовано на уровне всей компании. ● Возглавила сотрудничество с инженерами данных для извлечения и агрегации крупных логов интернет- и SMS-активности в переиспользуемые Hive-таблицы с помощью Spark; подготовила технические требования и контролировала валидацию. ● Обеспечила широкое внедрение таблиц во всех B2C-, B2B-, партнёрских и продуктовых командах. ● Разработала дашборды и курировала совместную работу с BI-аналитиками для визуализации поведенческих моделей в таких секторах, как ритейл, путешествия и финансы. ● Руководила аналитическими исследованиями с использованием проектных и сквозных данных в Python и SQL — включая клиентскую сегментацию, модели "семейного потенциала" и анализ оттока VIP-клиентов с валидацией через бутстрэп. ● Совместно с командой геоданных участвовала в макроуровневых инициативах по аудиту и улучшению качества географических данных для региональной и городской сегментации.

● Automated competitor monitoring for payroll products by building a system that tracked changes across major competitor websites, reducing manual checks and saving ~2 working days per month. ● Developed an internal chatbot to provide employees with instant access to payroll project data, reducing response time for internal queries and improving operational efficiency. ● Improved nationwide reporting efficiency by consolidating regional Excel inputs and reducing manual workload.