Аналитик данных/Data Analyst

Дата размещения вакансии: 15.09.2025
Работодатель: WILDBERRIES
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Wildberries — это крупнейший игрок российского рынка E-commerce.

Это сплоченная команда людей, которые любят свою работу и ценят возможность реализовать самые масштабные и инновационные проекты на рынке, а также принять сложные профессиональные вызовы.

Команда Fulfillment by Wildberries (FBW) управляет ключевыми процессами маркетплейса: от входящего потока товаров до управления остатками и возвратов. Мы обеспечиваем бесперебойный поток товаров на склады, контролируем качество процессов и оптимизируем ключевые метрики эффективности.

Вы будете играть ключевую роль в развитии инфраструктуры команды. В основные задачи войдет:

  • Разработка и развитие аналитических витрин: Вы будете с нуля проектировать, реализовывать и поддерживать витрины данных для глубокого анализа и отчётности. Это включает работу с большими данными, обеспечение чистоты и надежности данных.
  • Создание инструментов для визуализации и мониторинга: Вы займетесь разработкой дашбордов и систем алертов для ключевых метрик продукта, что позволит оперативно отслеживать аномалии и оценивать эффективность бизнеса.
  • Участие в исследовательских проектах: Вы будете проводить общекомандные исследования для решения сложных бизнес-задач, искать инсайты и предлагать данные для их обоснования.
  • Стандартизация процессов и документация: Мы ценим порядок и преемственность. Вам предстоит участвовать в формализации аналитических процессов, а также качественно документировать свои наработки и лучшие практики.

Наш стек:

  • Аналитика: SQL (Trino SQL, ClickHouse, PostgreSQL), Python (Pandas, PySpark).
  • Инфраструктура: Hadoop, Airflow, Gitlab, JupiterHub, Trino, Kafka.
  • BI-инструменты: Внутреннее решение.

Какой опыт нужен:

  • Опыт в аналитике данных от 2 лет (работа с Gitlab / Airflow)
  • Глубокое знание SQL и опыт работы с большими данными
  • Навыки Python для обработки данных и автоматизации
  • Навыки оптимизации запросов
  • Навыки работы со spark как плюс.

Направления работы в FBW:

  • Качество завоза: ликвидность входящего потока, прогнозирование заполненности складов.
  • Управление стоком: перераспределение и возврат товаров со складов.
  • Операционная эффективность: рейтинги поставщиков, чистота процессов, штрафы и скидки.
  • Маркировка товаров: контроль корректности работы с «Честным знаком», выявление ошибок.
  • Мобильная и Веб аналитика: анализ поведения пользователей, UX-UI изменений.
  • Логистика и поставки: анализ транзитных направлений, кросс-докинг.
  • Core-аналитика: построение витрин, стандартизация метрик, общекомандные проекты, поддержка других направлений.

Почему мы?

  • Работа с масштабными данными (75% товарооборота WB проходит через FBW).
  • Минимум легаси, возможность влиять на ключевые процессы.
  • Быстрый рост команды и понятный результат работы.