Аналитик данных в Ценообразование

Мы ищем Data Analyst в команду аналитики ценообразования. Команда занимается анализом цен/скидок и их влияния на продажи, выручку, маржинальность и финансовый результат компании. Роль подойдёт аналитику, которому интересно работать с большими объёмами данных, находить точки роста в ценовых и скидочных механиках и помогать бизнесу принимать решения на основе данных.

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

Вам предстоит:

• Анализировать ценообразование в целом и скидки в частности: оценивать их влияние на продажи, выручку, маржинальность и финансовый результат;
• Проводить продуктовые и бизнес-исследования: искать зависимости, проверять гипотезы, оценивать чувствительность метрик к изменениям уровня скидок и цен;
• Готовить рекомендации для бизнеса на основе анализа данных;
• Разрабатывать дашборды, отчёты и алерты для мониторинга ключевых метрик и выявления аномалий;
• Создавать, оптимизировать и поддерживать SQL-запросы для извлечения, преобразования и анализа данных;
• Формировать витрины аналитического слоя и участвовать в стандартизации метрик;
• Презентовать выводы стейкхолдерам, готовить аналитические материалы и документацию по процессам;
• Выполнять ad hoc-запросы от руководства и смежных подразделений.

Мы ожидаем от вас:

• Высшее образование в области математики, статистики, экономики, информатики или смежных направлений;
• Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объёмами данных;
• Опыт самостоятельного анализа данных: от постановки вопроса и сбора данных до выводов и рекомендаций;
• Умение находить закономерности в данных, проверять гипотезы и объяснять результаты понятным языком;
• Опыт работы с Python для анализа и обработки данных: Pandas, NumPy, PySpark или аналогичные инструменты;
• Опыт работы с BI-инструментами: Apache Superset, DataLens, Power BI, Tableau или аналогами;
• Уверенное знание Excel;
• Понимание принципов работы DWH, витрин данных и аналитических слоёв.
• Будет плюсом:
• Опыт работы в e-commerce, маркетплейсах, retail, pricing, promo analytics;
• Понимание процессов ценообразования, GMV, выручки и прибыли, unit-экономики, маржинальности;
• Опыт оценки эффективности скидок, промо, ценовых экспериментов или A/B-тестов;
• Опыт работы с ClickHouse, GitLab, JupyterHub, Airflow.