Фёдор Холькин
Lead Analytics Engineer · Data Platform Manager · Head of Analytics
FinTech · AdTech · BigTech · Banking · E-commerce
Инженер данных с 8+ годами опыта построения аналитических систем с нуля — от проектирования ETL-пайплайнов и витрин данных до деплоя интерактивных дата-приложений в продакшен. Специализируюсь на превращении хаоса в управляемую инфраструктуру: сквозная аналитика, Identity Resolution, DataApps-платформы, AI-интеграции. Работал с потоками до 3B+ событий/сутки. Технически автономен: от проектирования схемы данных до деплоя готового инструмента в продакшен.
Ключевые компетенции
Data Engineering
ClickHouse, PySpark, Airflow, ETL/ELT, витрины данных, инкрементальная загрузка, Identity Resolution
Languages & SQL
Python, R, SQL (ClickHouse, PostgreSQL, Greenplum, Oracle, MSSQL, BigQuery)
Platform & DevOps
Docker, GitLab CI/CD, Streamlit, Analytics as Code, MCP, AI-agents (LangChain, RAG)
Visualization
Plotly, Streamlit DataApps, Metabase, Redash, Superset, PowerBI, Google Sheets API
Web Analytics & Tracking
Rockstat, GTM, GA, Яндекс.Метрика, Matomo, Firebase, First-party data infrastructure
Architecture
Сквозная аналитика, DWH-проектирование, Data Governance, SSOT, Cross-domain tracking
Профессиональный опыт
Full-stack Analytics Engineer
Python, Plotly, Greenplum, LangChain, BitBucket, GigaChat
- Интегрировал AI в продуктовые дашборды — интерпретация данных на лету, генерация гипотез, ответы на вопросы бизнеса
- Построил конвейер AI-агентов для автоматизации аналитической функции: корпоративный контекст, MCP-инфраструктура, автогенерация приложений
- Автоматизировал обработку обратной связи через RAG + GigaChat, ускорив реакцию на баги внутренних продуктов
Analytics Engineer
ClickHouse, Python, Streamlit, Plotly, Docker, GitLab CI/CD, Oracle, Airflow, Matomo
- Identity Resolution: разработал алгоритм Human_ID в ClickHouse (транзитивное замыкание) — профиль пользователя, связывающий анонимные сессии с банковскими аккаунтами. Фундамент для сквозных воронок и отрисовки путей пользователей
- DataApps-платформа: заменил PowerBI на стек ClickHouse + Streamlit + Plotly. Сократил Time-to-Market дашбордов с 2 недель до 2-3 часов
- Continuous Analytics: внедрил Analytics as Code — Docker-контейнеры, GitLab CI/CD, интеграция в Confluence через iFrames. Git push → прод за 2 минуты
- Выступил с докладом на внутренней ML-конференции о построении дашбордов в закрытом контуре без BI-инструментов
Senior Analyst → Analytics Engineer
ClickHouse, PySpark, Python, Airflow, Google Sheets API, Superset, Redash
- Построил инфраструктуру экспресс-аналитики маркетинга на потоке 3B+ событий/сутки: Jupyter-based ETL, батчевая обработка в Spark и ClickHouse, доставка через Google Sheets API
- Сократил Time-to-Insight с 3 месяцев до 72 часов, обеспечив запуск 4 промо-кампаний/месяц с полным контролем метрик
- Спроектировал витрины данных в ClickHouse через Azkaban, перевёл поток на in-house решение с визуализацией в Metabase
- Выстроил процессы аналитики продуктового маркетинга: флоу задач, ритуалы, согласование со стейкхолдерами
Web Analyst / Data Infrastructure Engineer
Rockstat, ClickHouse, PowerBI, R, GTM, Google Analytics, Firebase, PostgreSQL
- Спроектировал и развернул First-party инфраструктуру сбора данных (Rockstat + ClickHouse + PowerBI) для 6 рынков ЮВА при обороте капитала 80M USD/год
- Внедрил поведенческую телеметрию (Input Velocity, UI interactions) в скоринговые модели — +2.7% точности предсказания невозвратов
- Реализовал cross-domain tracking через Self-hosted First-party cookies, обойдя ограничения ITP/Safari для полной склейки пользовательского пути
- Создал автоматизированные блэклисты фрод-сетей, ликвидировав убыточные каналы трафика
Web Analyst → Analytics Engineer
R, MSSQL, GTM, Google BigQuery, Logs API, Google Optimize, Oracle BI
- С нуля построил систему сквозной аналитики банка: связал web-трекеры с транзакционным DWH через единый идентификатор (GSID)
- Обеспечил прозрачный контроль рекламного бюджета 60 млн руб./год — ROI маркетинга +35%
- Устранил зависимость маркетинга от разработки: внедрение GTM ускорило интеграцию аналитики в 30 раз
- Внедрил обратную передачу офлайн-конверсий в рекламные кабинеты для оптимизации по реальным выдачам
Публичные выступления
- МатеМаркетинг 2024 — доклад об использовании DataApps для продуктовой аналитики
- Точка, внутренняя ML-конференция — построение дашбордов в закрытом контуре без BI-инструментов
- ВКонтакте, процессы маркетинга — аналитические процессы и промо-флоу
- Менторинг — обучение младших специалистов диалекту ClickHouse и аналитическому Python
Образование
Московский институт права
2017
Экономика и управление на предприятии
Повышение квалификации
Clickhouse для аналитика (Stepik) · Основы статистики (Stepik) · Анализ данных на R (Stepik) · PowerBI (Need For Data) · Google Analytics & GTM (Convertmonsters)
Языки: русский — родной, английский — B2