Аналитик данных по ценообразованию

О компании

Мы — крупная федеральная сеть ломбардов с широкой региональной представленностью. Запускаем стратегический проект по построению автоматизированной системы динамического ценообразования процентных ставок и ищем сильного специалиста, который возглавит это направление с аналитической стороны.

О задаче

Сегодня ставки устанавливаются преимущественно экспертно. Мы хотим перейти к data-driven модели, которая будет учитывать конкурентное окружение каждого объекта, историю поведения клиентов, сегментацию по размеру залога и позволит прогнозировать эффект от любого изменения ставки до его внедрения.

Ваша цель — построить математическую модель и автоматизированную систему, которая отвечает на ключевой вопрос бизнеса: «Если мы изменим ставку на X% на объекте Y, что произойдёт с приростом кладовой в граммах, какими будут потенциальные потери, и как сбалансировать ставки между клиентскими сегментами, чтобы максимизировать совокупный результат?»

Чем предстоит заниматься

• Построение моделей ценовой эластичности спроса на основе исторических данных по объектам, сегментам клиентов и размерам залога.
• Разработка прогнозных моделей: оценка прироста портфеля (кладовой в граммах) и потенциальных потерь при различных сценариях изменения ставок.
• Интеграция данных по конкурентному окружению в модель ценообразования.
• Построение оптимизационной модели для балансировки ставок между клиентскими сегментами (по сумме залога, истории взаимодействия с компанией, частоте обращений).
• Разработка и внедрение автоматизированной системы, которая позволит бизнесу получать рекомендации по ставкам в разрезе объектов и сегментов.
• Проведение A/B-тестов для валидации моделей на реальных данных.
• Подготовка дашбордов и отчётности для руководства по эффективности ценовой политики.
• Взаимодействие с командой разработки для интеграции модели в операционные системы компании.

Требования

• Высшее математическое образование.
• Опыт работы от 1 года в роли аналитика данных, аналитика по ценообразованию или на аналогичной позиции, связанной с построением математических моделей на реальных бизнес-данных.
• Базовые навыки программирования обязательны.
• Глубокое понимание эконометрики: регрессионный анализ, оценка эластичности, работа с панельными данными, причинно-следственный анализ (causal inference).
• Опыт построения прогнозных моделей (ML и классическая статистика) и оптимизационных задач с ограничениями.
• Сильным преимуществом будет понимание подходов к risk-based pricing или опыт в потребкредитовании, МФО, BNPL, банковской рознице, страховании, динамическом ценообразовании.
• Умение переводить бизнес-задачу в математическую постановку и обратно — объяснять результаты моделей нетехническим стейкхолдерам.​​​​​​

Что мы предлагаем:

• Мы нанимаем профессионалов и доверяем их экспертизе. Ваши решения — основа будущего направления.
• Гибридный или удаленный формат работы.
• Мы готовы оплачивать ваше участие в ведущих конференциях, профильные курсы и обучение в нашем Корпоративном университете.
• Конкурентоспособная заработная плата и полное соблюдение ТК РФ в крупной, известной компании.
• Корпоративные скидки на ювелирные украшения для сотрудников.