Аналитик данных Python и SQL

120 000 - 150 000 ₽

Выше средней на 8%

Нужен человек, который возьмёт на себя цифры по всему бизнесу: от ассортимента и составления матрицы до маржинальности и прибыльности точек.

Ключевой проект роли — динамическое ценообразование. Система уже работает на пилоте; аналитик возьмёт на себя её ежедневную работу, развитие и масштабирование на сеть. Другие задачи бизнес-аналитики дополняют этот основной контур.

Кто нам нужен

  • Уверенно владеешь Python для анализа данных: умеешь чистить данные, собирать простые отчёты, строить визуализации, писать базовые скрипты в Jupyter Notebook.
  • Умеешь писать SQL-запросы к БД: доставать нужные срезы, делать джойны, агрегировать, фильтровать, собирать витрины для отчётов.
  • Любишь «копаться в данных»: не боишься больших таблиц, можешь сам сформулировать гипотезы и проверить их цифрами.
  • Понимаешь базовые бизнес-метрики: выручка, валовая прибыль, маржинальность, оборачиваемость, списания, ассортимент.
  • Аккуратен в расчётах и умеешь объяснить результаты простым языком нематематикам — операционщикам.
  • Готов взять ответственность за важный процесс: не просто заметить отклонение, а точно определить причину, скорректировать решение и проверить результат.
  • Опыт работы с данными розничной сети, ценообразованием или ассортиментом будет преимуществом.

Чем придётся заниматься

Динамическое ценообразование

  • Взять на себя систему динамического ценообразования как ключевую зону ответственности: обеспечивать её стабильную работу и корректность рассчитанных цен.
  • Ежедневно контролировать мониторинг и алерты, выявлять отклонения по товарам, категориям и точкам до того, как они повлияют на бизнес.
  • Разбирать причины отклонений на уровне данных, правил и расчётов: не просто фиксировать ошибку, а точно понимать, что нужно изменить.
  • Настраивать правила ценообразования, дорабатывать расчёты и Python-скрипты, проверять результат изменений на данных.
  • Оценивать влияние изменения цен на выручку, маржинальность, спрос и ассортиментные показатели; предлагать корректировки на основе фактического эффекта.
  • Развивать систему мониторинга и алертов, чтобы максимум отклонений выявлялся автоматически и не требовал ручной проверки.
  • Масштабировать решение с пилотных точек на сеть, координировать подготовку точек, техническую инфраструктуру и запуск.
  • Поддерживать высокий уровень автоматизации и сокращать объём ручной корректировки цен.

Другие задачи аналитики

  • Анализировать ассортимент: какие позиции тянут выручку, какие «висят мёртвым грузом», что стоит расширять, а что убирать.
  • Считать маржинальность по товарам, категориям, регионам, точкам, помогать находить, где мы зарабатываем, а где теряем деньги.
  • Работать с большими массивами данных аналитической БД (продажи, производство, списания и т.д.) через SQL и Python.
  • Готовить понятные отчёты и дашборды для руководителей: коротко, по делу, с рекомендациями «что делать».
  • Участвовать в улучшении производственного планирования: помогать снижать списания и повышать точность прогнозов.

Что мы предлагаем

  • Живая продуктовая компания с реальными данными: сотни точек, тысячи SKU, миллионы строк в базе.
  • Работающий проект, а не задача с нуля: система автоматизированного ценообразования уже прошла четырёхнедельный пилот и расширяется на новые точки.
  • Возможность влиять на решения: твои выводы напрямую ложатся в ассортимент, промо, планы закупок и производства.
  • Простор для автоматизации: можно и нужно писать скрипты, оптимизировать отчёты, собирать пайплайны.
  • Команда, которая ценит цифры и готова слушать аргументы, подкреплённые данными.
  • Обучение.

Кому точно зайдёт эта роль

  • Тем, кто любит, когда «сходится в Excel, в Python и в жизни».
  • Тем, кому мало просто строить графики — хочется понимать, как бизнес на этом заработает или сэкономит.
  • Тем, кто не боится ответственности за рекомендации и готов спорить с бизнесом, опираясь на цифры.
  • Тем, кто готов взять важный процесс в свои руки, поддерживать и улучшать его, а не ограничиваться подготовкой отчётов.

Если узнал(а) себя — пришли кратко о себе и пару примеров задач, которые ты решал(а) с помощью Python и SQL.

Заработная плата: оклад 120 000 ₽ + премиальная часть 30 000 ₽ (по KPI)
Формат работы: офис, БЦ «Фестиваль», ул. 70 лет Октября, 19
График: 8-часовой рабочий день, полная занятость


Адрес: Россия, Омск, улица 70 лет Октября, 19
Показать на большой карте

Поделиться:

Опубликована 6 часов назад

Похожие вакансии

Вакансии быстро закрываются - скачайте мобильное приложение в RuStore и откликайтесь первыми!
Скачать бесплатно
100 000 - 150 000 ₽
Рыночная зарплата
Нам нужен сильный лидер и сильный аналитик, готовый автоматизировать рутинные процессы, оптимизировать ... Автоматизация: создание и непрерывное улучшение системы автозаказа на основе качественных аналитических данных ... преимуществом. • Системное мышление, ориентация на финансовый результат и умение работать с большими массивами данных ...
  • Полный день
  • Опыт от 3 лет
Логотип компании PolzaPolza
  • Омск
месяц назад
от 65 000 ₽
Взаимодействие с аналитиками, программистами, менеджерами сопровождения, руководителями групп в рамках ... взаимодействовать с заказчиками, объяснять и договариваться. - Наличие сертификатов 1С, опыт консультантом или аналитиком ...
  • Полный день
  • Опыт от 3 лет
Логотип компании РС КонсалтРС Консалт
  • Омск
6 дней назад
от 100 000 ₽
Обучение и поддержка новых сотрудников, сопровождение их работы, помощь в устранении ошибок; Анализ данных ...
  • Полный день
  • Опыт от 3 лет
Логотип компании Сеть автоцентров ИНОЙЛСеть автоцентров ИНОЙЛ
  • Омск
2 месяца назад
... готовить инструкции, поддерживать пользователей Для нас важно: Опыт работы от 2 лет в роли консультанта/аналитика ...
  • Полный день
  • Опыт от 3 лет
Логотип компании Лига Цифровой ЭкономикиЛига Цифровой Экономики
  • Омск
месяц назад
150 000 - 300 000 ₽
Выше средней на 80%
... Аналитик: Видеть провалы в конверсии, скорости сделок (Velocity) и возрасте (Aging), устранять причины ... Информационная безопасность (периметр, конечные устройства, серверы, доступ, данные, почта, мониторинг ... Conversion (Pipeline → Revenue): Target ≥ 20% (рабочая гипотеза, уточняется по данным CRM).
  • Полный день
  • Опыт от 3 лет
Логотип компании TeamKadrTeamKadr
  • Омск
6 дней назад
Мы обрабатываем данные посетителей и используем куки в соответствии с политикой конфиденциальности.