Разработчик логистических моделей

Комус – ведущий производитель и комплексный поставщик товаров и услуг для бизнеса.

Komus.com входит в ТОП-30 крупнейших интернет-магазинов рунета.

Мы реализуем амбициозную программу цифровой трансформации, и в нашей команде открыта вакансия разработчика логистических моделей

ПРЕДЛАГАЕМ

• Конкурентный доход: оклад (обсуждаем индивидуально), система премирования и проектные бонусы
• Гибридный формат работы (гибкость и индивидуальный подход), график 5/2 с 9.00 до 18.00
• Удобную локацию – новый современный офис БЦ «Интеграл» в пешей доступности от с. м. Авиамоторная
• Развитую офисную инфраструктуру: кофе-поинты с бесплатными напитками и снеками, корпоративный бесплатный фитнес-центр и игровые пространства
• Корпоративную программу лояльности и скидок (товары и услуги, развлечения, рестораны, спорт, отдых и многое другое)
• ДМС и абонементы в фитнес-клубы по специальным условиям
• Дополнительное премирование в рамках реферальной программы «Все в Комус»
• Корпоративное обучение и поддержка опытного наставника
• Драйвовые мероприятия и подарки к праздникам для сотрудников и их семей
• Возможности для развития и карьерного роста

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ

• Развивать существующие модели математического двойника/ логистической цепочки в ПО AnyLogistix
• Верифицировать гипотезы по развитию логистической архитектуры
• Проводить интервью с внутренними бизнес-экспертами (кросфункциональное взаимодействие)
• Разрабатывать новые модели по запросу внутренних заказчиков
• Заниматься поиском оптимальных решений, направленных на получение экономии от изменений в цепи поставок
• Формировать выводы по итогам оптимизации на основе проведенного анализа

ДЛЯ НАС ВАЖНЫ

• Релевантный опыт работы от 1-го года
• Опыт работы в качестве дата-аналитика не менее 1-го года
• Высшее экономическое или техническое образование
• Знание математической статистики, умение оценить статистическую значимость параметра, посчитать корреляцию между параметрами и т. п.
• Знания SQL, опыт построения сложных запросов, в том числе с оконными функциями, регулярными выражениями
• Знание Python (Pandas, Numpy, SciPy, Seaborn, Plotly и т.д.)
• Знание инструментов веб-аналитики (Я.Метрика, Firebase/Google Analytics); понимание принципов сбора и агрегации данных, умение работать с API систем веб-аналитики
• Навыки визуализации данных и создания дашбордов в BI-платформе, умение наглядно представлять важную информацию и делать выводы, основываясь на цифрах
• Опыт полного цикла аналитического исследования: от сбора данных до презентации.