Руководитель направления планирования и прогнозирования (дарксторы)

Чем предстоит заниматься:

Блок 1: Прогнозированием спроса

- Формированием точного прогноза по всем категориям товаров (включая готовую еду, онлайн-only, фреш) с горизонтом до 95 недель.

- Разработкой и настройкой коэффициентов: сезонности, трендов, влияния промо, погоды, событий, конкурентов.

- Автоматизацией прогноза: внедрение алгоритмов, машинного обучения, интеграция с системами JDA/IBP/SAP.

- Развитием и внедрением ИИ-моделей для повышения точности прогноза.

- Анализом качества прогноза: MAPE, отклонения план/факт, факторный анализ причин ошибок.

- Участием в S&OP-процессе с сетями (Перекрёсток, Пятёрочка, Чижик) и поставщиками — согласование планов, рисков, дефицитов.

- Работой с новинками: прогнозирование спроса, оценка жизнеспособности, включение в ассортиментную матрицу.

- Повышением точности прогноза за счёт внедрения лучших мировых практик (CPFR, Implant, TPM).

Блок 2: Планированием и оптимизацией входящего потока

- Формированием плана входа на дарксторы по горизонтам: квартал, месяц, неделя, день.

- Оптимизацией объемов: баланс между спросом, возможностями поставщиков, загрузкой РЦ, логистическими ограничениями.

- Управлением параметрами пополнения: страховые запасы, кванты, графики поставок, тайм-слоты.

- Контролем выполнения плана: мониторинг отклонений, оперативная корректировка.

- Формированием моделей пополнения под разные категории и регионы.

- Поддержкой высокого уровня доступности в течение первых 14 дней после запуска нового DS.

- Снижением избыточных запасов без ущерба для сервиса.

Пожелания к опыту:

- высшее образование в области экономики, логистики, управления цепями поставок, аналитики;

- опыт работы не менее 5 лет в управлении цепями поставок, планировании, прогнозировании. Важен опыт работы с товарами с короткими сроками годности, опыт в e-commerce / dark stores;

- глубокое понимание процессов прогнозирования и планирования в ритейле;

- опыт работы с SAP, JDA, IBP, WMS, Qlik Sense, Power BI;

- навыки работы с большими массивами данных: Excel (сводные, VBA), SQL, Python (базовый уровень);

- опыт внедрения автоматизации и ИИ-решений;

- участие в S&OP-процессах и совместном планировании с поставщиками (CPFR, Implant).