Аналитик данных

Обязанности:
Оптимизация дорожного движения: Провел анализ больших данных с детекторов транспорта и
средствами имитационного моделирования (SUMO) проверил гипотезы по изменению
режимов работы светофоров.
Результат: Повысил пропускную способность ключевых участков на 15-17%.
Снижение аварийности: Разработал и внедрил комплекс мер на основе анализа статистики
ДТП.
Результат: Снизил общее количество ДТП на 34%, количество погибших на 20%, пострадавших
на 37%.
Реализация первого в России проекта metrobus: Руководил настройкой светофорных объектов и
координации для первого в России metrobus. Разработал KPI и методику анализа его
эффективности.
Внедрение ИТС (национальный проект): Участвовал в полном цикле проекта с 2020 г.: от сбора
требований и написания технического задания до пусконаладки оборудования, мониторинга и
анализа эффективности. Контракция проекта.
Технологический стек: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib), SQL (PostgreSQL), SUMO, netedit,
Jupyter Notebook, DataLens, Excel.

Реализация АСУДД г. Владивосток: Участвовал в проекте внедрения автоматизированной
системы управления дорожным движением. Провел комплексный анализ исходной
транспортной ситуации и разработал ключевые KPI для оценки эффективности внедрения
системы.
Оптимизация дорожного движения: Провел анализ больших данных с детекторов транспорта и
выполнил серию имитационных моделей в SUMO для тестирования гипотез по изменению
режимов работы светофоров и организации движения.
Результат: Добился повышения пропускной способности на ключевых участках на 12-15% и
сокращения времени ожидания на перекрестках на 12%.
Повышение безопасности и эффективности: На основе данных анализа предложил и обосновал
решения, которые привели к сокращению транспортных задержек на 17%.
Технологический стек: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib), SQL (PostgreSQL), SUMO, netedit,
Jupyter Notebook, Excel.