Резюме · Новосибирск

Мальцев Артём Игоревич

Бизнес-аналитик FinTech Цифровая экономика Data-Driven

Гибрид экономики, финансов и технологий. Связываю бизнес-цели с технической реализацией — от эконометрики и машинного обучения до сайта в продакшене и процессов в 1С.

Связаться Скачать резюме PDF

01 Сейчас

Три направления — одновременно

Производство и продажи, центральный банк и университет: практика, теория и данные в одном ритме.

Live ≈ 6 месяцев

ЭКОТЕРМО ВОСТОК

Завод базальтовой каменной ваты · Заринск

Помощник руководителя · операционные и IT-направления

Первые 3 месяца Менеджер по продажам
Работа с контрагентами, заказы и реализации в 1С, контроль логистики и отгрузок, решение спорных ситуаций лично с клиентами.
Далее Производство и ключевые клиенты
Выезды на завод и контроль производства. Деловые встречи с топ-менеджментом крупных клиентов — заводов сэндвич-панелей, выезды на их производства: брак, пожелания, решения и сроки.
IT-направление Сайт, 1С и Битрикс
Сам разработал и опубликовал сайт компании — он используется как конечный продукт, администрирую его. Начинаю администрировать 1С и Битрикс.

Live ≈ 3 месяца

Банк России

Эксперт ЦАНП

Работа связана с экономическим образованием, экономической теорией и эконометрикой — и тесно переплетена с программированием.

Python
SQL
Machine learning

Live 2023–2027

НГУ

Бизнес-информатика · 4 курс

Факультет экономики

Прогресс обучения 81,7%

02 Навыки

Инструменты, которые работают

Нажмите на навык — подсветятся связанные кейсы. Повторное нажатие или Esc сбрасывает выбор.

Данные и код

Экономика и финансы

Бизнес и системы

Выберите навык, чтобы увидеть связанные кейсы.

03 Кейсы

Ситуация → результат

Коротко о главном. Раскройте карточку, чтобы увидеть разбор по схеме «Ситуация · Задача · Действие · Результат».

Курсовая НГУ · 2026

Крипторынок × макроэкономика РФ

×3–8 рост верхней хвостовой зависимости в кризисы

Разбор кейса

Ситуация: Криптовалюты всё теснее связаны с традиционными активами, но поведение этой связи в стрессовые периоды для российского рынка изучено слабо.
Задача: Оценить зависимость BTC и ETH с IMOEX, USD/RUB и Brent — особенно в хвостах распределений.
Действие: Собрал на Python ряды 2018–2025, построил GARCH(1,1) для маргинальных распределений и подобрал копулы Gaussian, Clayton и Gumbel.
Результат: В кризисы 2020 и 2022 верхняя хвостовая зависимость крипторынка с IMOEX и Brent растёт в 3–8 раз.

Python
Эконометрика
Статистика
Макро
Фин. анализ

Kept Case Competition · 2025 · лидер команды

Маржа EBITDA Ozon на 10 лет

+1 п.п. к марже EBITDA при долг/EBITDA ≤ 2,5×

Разбор кейса

Ситуация: Кейс-чемпионат Kept: построить 10-летний прогноз маржи EBITDA Ozon и предложить, как её улучшить.
Задача: Найти узкое место в модели затрат и обосновать решение с контролем финансового риска.
Действие: Координировал команду; выявили узкое место — аутсорсинг фулфилмента. Предложили переход на собственную инфраструктуру с гибридной моделью персонала (штат + Ozon Job) и ограничением долг/EBITDA ≤ 2,5×.
Результат: +1 п.п. к марже EBITDA в прогнозе; решение защищено перед жюри.

Фин. анализ
Корп. финансы
Команда
Стейкхолдеры

Курсовая НГУ · 2025

Shift-share региональный анализ

+60% скорость · 50+ сценариев в день

Разбор кейса

Ситуация: Региональный анализ требует перебора множества сценариев, а ручные расчёты медленные и плохо читаются.
Задача: Сделать инструмент shift-share-анализа с наглядной картиной спроса и предложения.
Действие: Автоматизировал расчёты на Python и в Excel, собрал интерактивные визуализации спроса и предложения.
Результат: Скорость анализа выросла на 60%, обработка — 50+ сценариев в день.

Python
Excel
Эконометрика
Статистика
Макро

Обучение · НГУ и Яндекс

ML, нейросети и SQL

2 курса «Введение в ML» (НГУ) и SQL (Яндекс)

Разбор кейса

Ситуация: Аналитике на стыке бизнеса и данных нужна системная база в машинном обучении и работе с базами данных.
Задача: Закрепить основы ML, нейросетей и SQL формально и на практике.
Действие: Прошёл курс НГУ «Введение в ML» и курс Яндекса по SQL; практиковался на Python с классическими моделями и нейросетями.
Результат: ML и SQL — рабочие инструменты в учебных и рабочих задачах.

Python
ML
Нейросети
SQL
Статистика

Олимпиады

ВСОШ по экономике

2 года отбора на региональный этап

Разбор кейса

Ситуация: Всероссийская олимпиада школьников — один из самых строгих форматов проверки экономического мышления.
Задача: Пройти отбор на региональный этап.
Действие: Системная подготовка по микро- и макроэкономике, решение задач на моделирование.
Результат: Участник регионального этапа два года подряд.

Макро и микро

Личный проект

Система продуктивности + Generative AI

+70% к личной продуктивности

Разбор кейса

Ситуация: Работа, университет и проекты одновременно — много контекстов и переключений.
Задача: Выстроить систему, которая экономит время без потери качества.
Действие: Собрал личную систему планирования и встроил генеративный ИИ (Claude) в повседневные задачи, отточил prompt engineering под типовые сценарии.
Результат: Продуктивность выросла на 70%.

GenAI · prompt engineering

Экотермо Восток

Корпоративный сайт с нуля

В продакшене используется как конечный продукт

Разбор кейса

Ситуация: Компании был нужен собственный корпоративный сайт.
Задача: Сделать сайт, который реально работает на бизнес, а не остаётся черновиком.
Действие: Самостоятельно разработал и опубликовал сайт, дальше — администрирование и поддержка.
Результат: Сайт опубликован и используется компанией как конечный продукт.

Веб-разработка
GenAI

Экотермо Восток

Процессы в 1С

Заказ → отгрузка сквозной контроль цепочки

Разбор кейса

Ситуация: Поток заказов от контрагентов, реализации, логистика и отгрузки требуют точного учёта.
Задача: Вести заказы и реализации в 1С и контролировать отгрузки.
Действие: Оформлял заказы и реализации, контролировал логистику и отгрузки, лично решал спорные ситуации с клиентами. Начинаю администрировать 1С и Битрикс.
Результат: Цепочка «заказ → реализация → отгрузка» под личным контролем.

1С
Bitrix
B2B и логистика

Экотермо Восток

Переговоры на заводах сэндвич-панелей

Топ-менеджмент крупных клиентов — лично

Разбор кейса

Ситуация: Крупные клиенты — заводы сэндвич-панелей — требуют личного внимания к качеству и срокам.
Задача: Урегулировать вопросы брака, пожеланий и сроков поставок.
Действие: Участвовал в деловых встречах с топ-менеджментом клиентов, выезжал на их производства и на наш завод для контроля производства.
Результат: Брак, пожелания, решения и сроки обсуждаются напрямую — на площадке клиента.

B2B
Стейкхолдеры
Координация

04 Образование и языки

База, на которой всё держится

2023 — 2027

Новосибирский государственный университет

Факультет экономики · направление «Бизнес-информатика» · 4 курс

Курсы

«Введение в ML»НГУ
SQLЯндекс

Олимпиады

ВСОШ по экономикерегиональный этап, 2 года
Kept Case Competition2025, лидер команды

Языки

Русскийродной
АнглийскийB2

Вне работы

Чтение
Шахматы
Бег
Гитара

05 Контакты

Давайте поговорим

Быстрее всего — в Telegram. Нажмите на email, чтобы скопировать адрес.