Аналитик данных в Команду качества и потерь
По договоренности
Мы — небольшая команда, отвечающая за ключевое направление в логистике — работу с потерями.
Мы ищем, куда и почему уходят товары: разбираем недостачи, брак, возвраты, «зависшие» запасы и другие аномалии.
Наша задача — не просто зафиксировать факт потери, а понять её природу: сопоставляя данные с физическими действиями сотрудников на разных этапах логистической цепи, мы выявляем не только прямые потери, но и неэффективности процессов, которые к ним приводят.
Наш процесс построен на глубоком погружении в данные.
Вам предстоит:
- Собирать и формализовывать требования бизнеса, взаимодействовать с разработчиками систем‑источников данных, изучать контракты и регламенты, чтобы понять природу потерь.
- Ставить задачи дата‑инженерам на поставку сырых данных из источников (HDFS, Kafka и другие), затем самостоятельно чистить, обогащать и структурировать данные в аналитические витрины.
- Строить дашборды в BI (Superset, Grafana), настраивать автоматическую загрузку данных и расчёты, организовывать регулярные выгрузки отчётов в чат‑боты и на почту, чтобы бизнес оперативно получал актуальную информацию.
- Выполнять ad‑hoc запросы коллег из других отделов, помогать находить ответы на нестандартные вопросы и проверять гипотезы.
Мы ожидаем:
- Уверенный SQL: опыт работы со сложными многоуровневыми запросами (CTE, JOIN, оконные функции) и оптимизации запросов на уровне СУБД.
- Опыт работы с Python (Pandas): обработка и трансформация табличных данных, автоматизация расчётов, оптимизация кода по памяти и времени выполнения.
- Опыт создания отчётов в BI‑инструментах с нуля — Superset и Grafana.
- Понимание принципов работы DWH с распределённым хранением; желательно знакомство с якорной моделью хранения.
- Аккуратность: чистый код, внимание к деталям и умение структурировать большой поток информации.
Будет плюсом:
- Опыт дизайна и проведения А/B тестов, статистического анализа для проверки гипотез.
- Понимание логики / опыт работы с Airflow и GitLab.
- Понимание потоковой передачи данных через Kafka и взаимодействия сервисов через gRPC.
- Опыт в логистике, ритейле или e-commerce.
- Умение самостоятельно уточнять и структурировать бизнес-требования Заказчика.
- Навыки презентации результатов и формирования выводов для бизнес-заказчиков.
Мы предлагаем:
- Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce.
- Свободу действий в принятии решений.
- Достойный уровень заработной платы.
- Профессиональную команду, которой мы гордимся.
- Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом.
Адрес: Россия, Москва, Пресненская набережная, 10
Опубликована 2 дня назад
Похожие вакансии
Вакансии быстро закрываются - скачайте мобильное приложение в RuStore и откликайтесь первыми!
Скачать бесплатноЧем ты будешь заниматься Анализировать маркетинговые данные и данные о клиентах Выявлять зависимости ...
- Полный день
- Опыт от 3 лет
- Москва
2 дня назад
Компании Работа с НСИ в 1С ERP (контроль и заполнение отдельных реквизитов, закрепленных за отделом аналитики ...
- Полный день
- Опыт от 3 лет
- Москва
5 дней назад
... и автоматически определять изменения, способные повлиять на данные аналитического контура Твои задачи ... и проверке прототипов решения совместно с инженером по AI-агентам Что мы ждем от тебя: Опыт работы аналитиком ... данных на уровне Senior Сильные навыки анализа данных и сложных информационных взаимосвязей Уверенное ...
- Полный день
- Опыт от 3 лет
- Москва
6 дней назад
Ты станешь частью команды опытных инженеров и аналитиков, работающих над сложными проектами в сфере информационной ... контроль качества входных данных и автоматизация проверки качества данных разработка инфраструктуры ... с данными создание технической документации и поддержка баз знаний по работе с данными консультация ...
- Полный день
- Опыт от 3 лет
- Москва
4 дня назад
Ищем аналитика, который поможет превращать данные в решения, влияющие на ключевые бизнес-процессы компании ... существующие и создавать собственные аналитические инструменты и ML-модели для задач ценообразования и аналитики ... Нам важно Аналитический склад ума, умение интерпретировать данные и находить закономерности.
- Полный день
- Опыт от 3 лет
- Москва
9 дней назад
Обязанности: Участие в построении автоматизированной системы контроля качества данных (DQ): развитие ... Обработка запросов внутренних заказчиков: выгрузки, сверки, проверка данных. ... Работа с данными: подготовка, трансформация, визуализация, контроль качества.
- Полный день
- Опыт от 3 лет
- Москва
9 дней назад