Log in
Index finger pointing up icon

From: Ukraine

Location: Dnipro, UA

On Useme since 15 July 2026

About me

Data analyst with 4+ years in reporting automation and marketing analytics (plus 5 earlier years in SEO/digital). I build Looker Studio dashboards, write SQL in BigQuery, automate data collection in Python (REST APIs: Allegro, Facebook Ads, Criteo, RTB House) and forecast sales and traffic with time-series models (BigQuery ML).

Typical projects:

Looker Studio dashboard instead of manual Excel reports automated data pulls from APIs into BigQuery or Google Sheets sales/traffic forecasts with honest accuracy checks (backtesting, MAPE)

I know the Polish e-commerce ecosystem from the data side — incl. the Allegro API. Working languages: Polish and English.

Categories

Coding and IT > IT projects
Marketing > SEO
Marketing > Online analytics
Admin support > Databases

Skills

AI Allegro API Data analysis Databases E-commerce Excel Facebook Ads Google analytics Google sheets Google Tag Manager Mysql Python Sql Web api

Portfolio

Integracje API: Allegro, Criteo, RTB House

Dwukierunkowa integracja Allegro ↔ BigQuery: zamówienia, eventy i katalog ofert do BQ, tracking przesyłek z powrotem; rotacja tokenów OAuth2. Publiczny kod na GitHubie. Podobne integracje in-house: Criteo, RTB House, Facebook Ads.

Portfolio item

Integracje API: Allegro, Criteo, RTB House

Integracje API: Allegro, Criteo, RTB House

Dwukierunkowa integracja Allegro ↔ BigQuery: zamówienia, eventy i katalog ofert do BQ, tracking przesyłek z powrotem; rotacja tokenów OAuth2. Publiczny kod na GitHubie. Podobne integracje in-house: Criteo, RTB House, Facebook Ads.

SQL w BigQuery — analiza marżowości

Fragment produkcyjnego zapytania liczącego marżowość produktów: kilka źródeł danych połączonych w jeden data mart zasilający raporty biznesowe. BigQuery, Standard SQL. Dane zanonimizowane.

Portfolio item

SQL w BigQuery — analiza marżowości

Fragment produkcyjnego zapytania liczącego marżowość produktów: kilka źródeł danych połączonych w jeden data mart zasilający raporty biznesowe. BigQuery, Standard SQL. Dane zanonimizowane.
Meta Conversions API (CAPI) — tracking server-side

Wysyłka zdarzeń zakupowych do Meta CAPI od strony serwera (z BigQuery): deduplikacja event_id web ↔ server, hashowanie danych klienta (SHA-256), kontrola jakości zdarzeń w Events Manager. Publiczny kod na GitHubie.

Portfolio item

Meta Conversions API (CAPI) — tracking server-side

Meta Conversions API (CAPI) — tracking server-side

Wysyłka zdarzeń zakupowych do Meta CAPI od strony serwera (z BigQuery): deduplikacja event_id web ↔ server, hashowanie danych klienta (SHA-256), kontrola jakości zdarzeń w Events Manager. Publiczny kod na GitHubie.

Dashboard marketingowy w Looker Studio (BigQuery)

Automatyczny dashboard dla e-commerce: ruch, kampanie i sprzedaż w jednym widoku. Dane z GA4 i platform reklamowych w BigQuery, raport odświeża się sam — zero ręcznego kopiowania. Praca in-house, dane zanonimizowane.

Portfolio item

Dashboard marketingowy w Looker Studio (BigQuery)

Automatyczny dashboard dla e-commerce: ruch, kampanie i sprzedaż w jednym widoku. Dane z GA4 i platform reklamowych w BigQuery, raport odświeża się sam — zero ręcznego kopiowania. Praca in-house, dane zanonimizowane.

Prognoza sprzedaży — BigQuery ML (ARIMA_PLUS)

Prognoza dziennych zamówień: model szeregów czasowych z 95% przedziałem ufności, walidacja rolling-window backtestingiem (MAPE 4,2%). Metodę stosuję produkcyjnie w BigQuery ML (ARIMA_PLUS); wykres na danych syntetycznych — realne wdrożenia pod NDA.

Portfolio item

Prognoza sprzedaży — BigQuery ML (ARIMA_PLUS)

Prognoza dziennych zamówień: model szeregów czasowych z 95% przedziałem ufności, walidacja rolling-window backtestingiem (MAPE 4,2%). Metodę stosuję produkcyjnie w BigQuery ML (ARIMA_PLUS); wykres na danych syntetycznych — realne wdrożenia pod NDA.