Ievgen Koleinyk

Senior datový analytik a vedoucí analytického týmu s více než 10 lety praktických zkušeností s dodáváním komplexních analytických, machine learningových a prognostických řešení v retailovém dodavatelském řetězci, CRM/marketingu a IT. Stavím produkční analytiku v Pythonu (pandas, scikit-learn) a SQL — detekci anomálií, prognózování poptávky, segmentaci zákazníků, automatizované ETL a reporting v Tableau.

Aktuálně vedu 10 analytiků a zodpovídám za celofiremní implementaci Customer Data Platform; převádím obchodní otázky na měřitelné analytické produkty a prezentuji výsledky technickým i netechnickým stakeholderům. V oblasti AI mám 9 certifikátů od Anthropicu a Googlu zaměřených na návrh promptů, odpovědné využití AI a analýzu s podporou AI; uplatňuji je při integraci LLM API a zpracování dat s podporou AI v produkční práci. Mám dva magisterské tituly (inženýrství + MBA) a žiji v Praze.

BI & Marketing Analytics Manager — Namecheap / Zone3000

únor 2024 – současnost · Praha, CZ / vzdáleně

• Vedu mezioborový tým 10 marketingových, provozních a webových analytiků; zodpovídám za analytický roadmap a mentoruji juniorní analytiky.
• Navrhl a nasadil jsem systém detekce anomálií v Pythonu (Random Forest, scikit-learn), který automaticky označuje nesrovnalosti v marketingových a výnosových KPI a nahradil manuální kontrolu denních reportů.
• Řídím kompletní implementaci Customer Data Platform (CDP), která sjednocuje CRM, marketingová, produktová a webová data do jedné analytické vrstvy pro segmentaci, cílení a atribuci.
• Prezentuji zjištění a datově podložená doporučení vedení a netechnickým stakeholderům; nastavuji standardy reportingu a definice metrik napříč týmy.

CRM Data Analyst — Namecheap / Zone3000

srpen 2021 – únor 2024 · Dnipro, UA / vzdáleně

• Vytvořil jsem ETL pipeline a automatizované dashboardy (SQL, VBA, Tableau) a odstranil opakovanou manuální práci v týdenních a měsíčních reportovacích cyklech.
• Navrhl jsem model RFM segmentace zákazníků používaný pro cílení podle fáze životního cyklu a identifikaci rizika odchodu zákazníků.
• Podpořil jsem více než 100 e-mailových kampaní datově podloženým cílením, vyhodnocením výkonu po kampani a analýzou A/B testů.

Support Analyst, IBM Cognos TM1 — DXC Luxoft

únor 2020 – srpen 2021 · Dnipro, UA / vzdáleně

• Podporoval jsem podnikovou platformu pro plánování a BI (IBM Cognos TM1) pro korporátní klienty: řešení incidentů, správa uživatelů a přístupových práv, komunikace s klienty.
• Automatizoval jsem audit oprávnění pomocí Excelu, VBA a cloudových nástrojů — snížil jsem objem manuální práce o 20 % (ročně uvolněno přibližně 160 pracovních hodin).

Demand Forecast Analyst, Supply Chain — ATB-Market

říjen 2015 – únor 2020 · Dnipro, UA

• Vytvořil jsem krátkodobé, střednědobé a dlouhodobé modely prognózování prodeje a poptávky (Holt-Winters, regrese, klouzavý průměr) pro celostátní síť prodejen.
• Vyvinul jsem dynamické šablony pro prognózování a plánování prodeje v SQL a Power Query, které byly přijaty jako standard v celém oddělení dodavatelského řetězce.
• Zvýšil jsem přesnost prognóz a snížil odchylku zásob o 5 % (přesnost 78 % → 83 %), čímž jsem omezil ztráty z vyprodaných i přebytečných zásob.

Detekce anomálií v marketingových a výnosových KPI

Namecheap / Zone3000 · 2024 – současnost · Python, scikit-learn, Random Forest

Model vyhodnocuje denní řady KPI a automaticky označuje nesrovnalosti, takže analytici nemusí pročítat desítky denních reportů a řeší jen to, co se skutečně rozbilo.

Denní návštěvnost se celý týden drží okolo 130; ve čtvrtek vyskočí na 800 a je označena jako anomálie.

Implementace Customer Data Platform

Namecheap / Zone3000 · 2024 – současnost · CDP, SQL, datové modelování

Zodpovídal jsem za kompletní dodání platformy, která spojuje čtyři dříve oddělené datové domény do jedné analytické vrstvy používané pro segmentaci, cílení a atribuci.

Čtyři domény sjednocené do jedné vrstvy: CRM, marketing, produkt, webová analytika.

Engine pro RFM segmentaci

Namecheap / Zone3000 · 2021 – 2024 · SQL, Tableau

Model Recency–Frequency–Monetary, který každému zákazníkovi přiřadí segment podle fáze životního cyklu; používá se pro cílení kampaní a identifikaci rizika odchodu.

Ukázkové složení segmentů: Champions, Loyal, At risk, New.

Prognózování poptávky pro národní retailovou síť

ATB-Market · 2015 – 2020 · Holt-Winters, regrese, SQL, Power Query

Krátkodobé, střednědobé a dlouhodobé prognostické modely a plánovací šablony, které se staly standardem oddělení a omezily ztráty z vyprodaných i přebytečných zásob.

Přesnost prognózy: 78 % před → 83 % po (odchylka zásob snížena o 5 procentních bodů).

Python · zdrojový kód na github.com/jekosi4ek

ShamelessJobBot

Telegram bot, který agreguje a filtruje pracovní inzeráty; automatizovaná sběrná pipeline s hodnocením relevance pomocí pravidel a LLM.

football_bot

Bot pro sportovní analytiku a randomizér, který sbírá historické statistiky zápasů — amatérský fotbalový manažer.

Programování a data: Python (pandas, NumPy, scikit-learn), SQL, VBA, Power Query, HTML/CSS, REST API, Git

Machine learning a statistika: supervised learning, Random Forest, regrese, klasifikace, detekce anomálií, prognózování časových řad (Holt-Winters, klouzavý průměr, sezónnost), testování hypotéz, analýza A/B testů, RFM a ABC/XYZ segmentace, IBM SPSS

BI a vizualizace: Tableau, QlikView, IBM Cognos TM1, pokročilý Excel, návrh dashboardů a KPI, data storytelling

Datové inženýrství: ETL pipeline, datové modelování, kvalita a validace dat, Customer Data Platform (CDP), automatizace reportingu

AI a generativní AI: integrace LLM API, prompt engineering, zpracování dat s podporou AI, odpovědné využití AI s ohledem na ochranu soukromí

Konzultace a vedení: stakeholder management, sběr požadavků, vedení týmu (10 analytiků), mentoring, komunikace napříč odděleními

Vzdělání

• Master of Business Administration (MBA) — Oles Honchar Dnipro National University, 2017–2018
• Ing. (MSc), Automatizace a počítačově integrované technologie — Dnipro National University of Rail Transport, 2004–2009

Certifikáty

Jazyky

• Ukrajinština — rodný jazyk
• Angličtina — C2 (plynule) Advanced level of instruction — American English Center, květen 2019 · ID certifikátu 016978
• Čeština — B1
• Ruština — plynule

Začínal jsem v inženýrství — v oboru, kde systém buď funguje, nebo nefunguje — a ten zvyk ověřovat, jestli něco skutečně obstojí, se mi přenesl přímo do analytiky. MBA později doplnilo druhou polovinu: jak se firma rozhoduje a co musí číslo doložit, než podle něj někdo začne jednat.

Většina mé práce leží mezi těmito dvěma světy. Místo reportů na vyžádání se snažím postavit to, co report zbytečným udělá: model, který problém označí, pipeline, která se obnoví sama, definici metriky, na které se shodne celá firma. Systém detekce anomálií výše existuje proto, že čtyři lidé každé ráno čtli stejné dashboardy.

Vedu tým 10 lidí a značnou část týdne věnuji mentoringu — hlavně tomu, jak si otázku strukturovat ještě před tím, než se člověk dotkne dat, a jak výsledek odprezentovat někomu, kdo SQL klienta nikdy neotevře.

Mimo práci: kolo, fotbal a dlouhodobě trpělivý vztah k Manchesteru United.

E-mail: evgenmk87@gmail.com

LinkedIn: linkedin.com/in/ievgen-k-425b06196

GitHub: github.com/jekosi4ek

Lokalita: Praha, Česko

Stáhnout životopis (PDF)