О команде: команда коммерческой и операционной аналитики входит в департамент аналитики. Работаем по спринтам, задачи ведем в Jira, описания – в Confluence. Основные заказчики – коммерческий департамент и департамент по развитию продукта в направлении работы с продавцами.
Стек: Аналитика - MS SQL, Excel, Python, Jupyter/Anaconda; BI – Tableau, OLAP кубы (SSAS); Data platforma – HDFS, Spark, Kafka, DWH на MS SQL Server
Подробнее о задачах:
- Аналитическая поддержка коллег по показателям коммерции (эффективность ценообразования, ассортимента/контента, привлечения продавцов, аналитика рынка (GFK/Nielsen) и др.), клиентских коммуникаций (колл-центра, отзывов/форм обратной связи на сайте, CRM (смс/пуши/e-mail рассылки) и др.)
- Взаимодействие с внутренними заказчиками по созданию новых аналитических инструментов – метрик, отчетов, моделей на базе Tableau/OLAP/Excel/MS SQL;
- Регулярный контроль ключевых показателей эффективности бизнес- процессов
- Моделирование, участие в планировании/прогнозировании KPI
- Создание рекомендаций по методологии и последующему мониторингу показателей, согласование с бизнесом и создание отчетности, исследование бизнес-процессов
- Взаимодействие с разработкой по организации забора и хранения данных в КДХ (DWH на MS SQL Server);
Обязательно:- Опыт работы аналитиком продаж / ассортимента и ценообразования/закупок / колл-центров / клиентских коммуникаций / CRM от 2-3 лет, желательно с в сфере e-commerce/розничной торговли
- Проактивная бизнес-позиция, наличие успешного опыта решения бизнес задач.
- Уверенный пользователь SQL (join, группировки, оконные функции)
- Уверенный пользователь Excel
- Уметь строить отчеты/дашборды в какой-либо из систем Tableau или аналогах Qlik/PowerBI
- Уметь и хотеть решать бизнес кейсы/задачи – как увеличить продажи? Как повысить эффективность ассортимента/контента на сайте? Хорошие ли у нас цены? Каково влияние продаж одних товарных направлений на другие? и другие
Желательно:- Знание и опыт применения мат. статистики и теории вероятности
- Знание Python (numpy, pandas)
- Опыт работы с ProAnalytics
- Опыт работы с GFK/Nielsen
- Опыт создания эконометрических моделей, опыт прогнозирования с применения временных рядов,
- Опыт работы с JIRA и Confluence
Причины работать с нами:- Компания растет вместе с сотрудниками: есть возможность углублять свою экспертизу в профессии, наращивать сложность задач и расти вверх по карьерной лестнице.
- Мы работаем над развитием сотрудников и поддерживаем их инициативу к обучению: сотрудники посещают как внутренние, так и внешние курсы и конференции.
- Открытая и неформальная корпоративная культура, внутренние комьюнити и активный досуг с коллегами.
- Официальное оформление, "белый" доход. Оклад и квартальные премии (обсуждается по итогам интервью).
- Стандартный социальный пакет мы превратили в Кафетерий льгот, в котором каждый сотрудник может выбрать то, что нужно именно ему: ДМС (включающее стоматологию), спорт, питание, мерчи, обучение, английский, благотворительность и другие плюшки на выбор.
- Современный офис в шаговой доступности от метро (Бауманская, Красносельская).
- График работы: понедельник-пятница, гибкое начало рабочего дня. Наши сотрудники имеют возможность работать из дома несколько дней в неделю.