Ведущий аналитик данных (Управление товарными потоками)

Примеры задач, которые мы решаем

• Моделирование экономической выгоды: доставка заказа несколькими частями или консолидация.
• Моделирование экономической выгоды: доставка заказа от места отгрузки ближе к клиенту в сравнении с затратами на увеличение стока.
• Анализ рентабельности и изменения уровня сервиса по запущенным алгоритмам перераспределения заказов.
• Формирование метрик продукта, оценка степени их влияния на смежные сервисы.

Обязанности

• Генерация продуктовых гипотез и их проверка.
• Анализ результатов по выведенным в прод алгоритмам распределения заказов.
• Разработка алгоритмов и статистических моделей.
• Интерпретация и представление результатов бизнес-заказчику.
• Создание и совершенствование, совместно с бизнес-командой, перечня основных операционных показателей и методологии их расчета.
• Создание витрин и дэшбордов по основным операционным показателям и метрикам продукта.
• Обеспечение качества данных, включая формирование требований к качеству, мониторинг, анализ и устранение причин и следствий проблем с качеством данных.

Ожидания

• Уверенное знание Python, продвинутое знание SQL.
• Навыки применения теории вероятности и математической статистики.
• Опыт поиска, визуализации и интерпретации полезных сигналов и аномалий в данных.
• Способность структурировать знания, формулировать и проверять гипотезы, выбирать подходящие метрики и способы измерений.
• Аналитический склад ума, привычка видеть физический смысл за цифрами и данными.
• Умение ясно и чётко выражать мысли устно, письменно и графически, понимать язык бизнеса и разработки.
• Опыт командной работы, взаимодействия с бизнесом и техническими специалистами, нацеленность на результат.
• Самостоятельность, проактивность, готовность к нечётким, некорректным, изменчивым задачам.
• Умение выявлять бизнес-потребности и собирать/уточнять требования по задачам и продуктам.
• Опыт работы: более 6 лет.

Будет плюсом:

• Опыт работы с большими объёмами данных.
• Знакомство с PostgreSQL, Greenplum, Spark, с ETL-инструментами.
• Представление современного ландшафта технологий BigData и средств разработки.
• Опыт совместной работы над общим кодом в кросс-функциональной команде.
• Знания в области Machine Learning, опыт построения и валидации прогнозных моделей.

Мы предлагаем

• Гибкую систему премирования.
• Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи.
• Работу в компании с развитой инженерной культурой.
• Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое.
• Возможность профессионального роста, программы развития для сотрудников.
• Корпоративное обучение и доступ к базе знаний.
• Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия.
• Гибридный формат работы.
• Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.

С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.