з/п не указана
Москва
Одесская улица 2кА
Одесская улица 2кА
От 1 года до 3 лет
Обязанности:
- Работа с данными в MS SQL Server (50-70% времени). Настройка регулярной отчетности, Ad-hock запросы, дашборды в Power BI. Предоставление отчетов и аналитических справок для топ-менеджмента.
- Большое кол-во розничных магазинов, сайт, огромная матрица ассортимента – все это требует аналитики.
- Коммерческая аналитика - продажи, ассортимент, товарные запасы и их оборачиваемость, маржинальность продаж, аналитика розничных магазинов, e-commerce.
- Клиентская аналитика - сегментирование, когорты, отчеты (retention, LTV, окупаемость и тд).
- E-commerce – логистика, операции, промо.
- Взаимодействие по аналитическим задачам с департаментами Коммерции, Финансов, Закупок, Маркетинга, Региональными дирекциями.
- Участие в развитии отчетности, автоматизация, тесный контакт с Data-инженерами BI департамента. Верификация данных, проверка их целостности.
- Оценка эффективности розничных и e-commerce проектов/акций/мероприятий (DiD, casual impact, классические и синтетические A/B).
- На перспективу – задачи DS/ML.
Что мы предлагаем:
- Гибридный график (3 дня в неделю в офисе, 2 дома).
- Работа в дружной команде аналитического отдела. Минимум формальностей. Все расскажем и покажем.
- Интересные задачи – есть только цель, путь придумываем сами.
- Профессиональный рост –будете пересекаться со смежными бизнес-направлениями (Е-коммерс, клиентская аналитика, маркетплейс, маркетинг). Получите огромный опыт работы с данными по перечисленным направлениям.
- Комфортный офис в БЦ «ЛОТОС», м. Нахимовский проспект (3-5 мин.пешком).
Наш стек:
- БД - MS SQL
- ETL – MS SSIS + Apache Airflow
- Python Jupyter Hub
- BI - Power Bi, Excel
Необходимые навыки:
- Знание математики, основ мат статистики.
- Уверенный SQL (подзапросы, оконные функции). Написание сложных запросов.
- Python для анализа данных.
- Будет плюсом опыт работы с PowerBi, понимание основ DS/ ML.
- Желание профессионально расти и развиваться, дружелюбие, внимательность и ответственность. В нашем дружном аналитическом отделе мы помогаем друг другу, общаемся, делимся опытом.
